±³À°¼Ò°³
[±³À°Æ¯Â¡]
Àü¼¼°è °³¹ßÀÚ°¡ °¡Àå ¸¹ÀÌ ¼±ÅÃÇÑ µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©ÀÎ ÅÙ¼Ç÷οì(TensorFlow) ¸¦ Ȱ¿ëÇÏ¿© µö·¯´×ÀÇ ±âÃʸ¦ ÇнÀÇÏ°í ½Ç½ÀÀ» ÅëÇØ ±¸ÇöÇÑ´Ù.
[±³À°°³¿ä]
µö·¯´×Àº À̹ÌÁö ºÐ·ù ,¿¹Ãø, À½¼ºÀνÄ, ÅØ½ºÆ® ºÐ¼® µî ¸¹Àº ºÐ¾ß¿¡ Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. µö·¯´× ÇнÀÀ» ½ÃÀÛÇϱâ À§ÇØ ¾Ë¾Æ¾ß ÇÒ ±âÃÊ °³³äÀ» ÀÌÇØÇÏ°í ¿¹Á¦·Î ÇнÀÇÑ´Ù. º» °úÁ¤À» ÅëÇÏ¿©
°³¹ßÀÚ·ÎÀÇ ¿ª·®À» Ű¿ì°í µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, µö·¯
´×, ÀΰøÁö´É ºÐ¾ß¿¡ Ȱ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±â¹ÝÀ» ¸¶·ÃÇÑ´Ù.
±³À°¸ñÇ¥
- µö·¯´×ÀÇ ±âº» ¿ø¸®¿Í ÀÌ·ÐÀû ¹è°æÀ» ÀÌÇØÇÑ´Ù.
- TensorFlow Framework ±¸¼ºÀ» ÀÌÇØÇϰí À̸¦ Ȱ¿ëÇÏ¿© DNN, CNN, RNN°ú °°Àº µö·¯´× ±âº» ¸ðµ¨À» ±¸ÇöÇØº»´Ù.
- ÃÖÀûÈ/Á¤±ÔÈ/ÇÏÀÌÆÛÆÄ¶ó¹ÌÅÍ Æ©´×À» ÀÌÇØÇÏ°í ¼º´É Çâ»óÀ» À§ÇÑ ¹æ¹ýµéÀ» ½Ç½ÀÇØº»´Ù.
±³À°´ë»ó
[¼±¼öÁö½Ä]
- ÆÄÀ̽㠱âÃÊ ¹®¹ý
- ÆÇ´Ù½º, ³ÑÆÄÀÌ, µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢È
[±³À°´ë»ó]
- ÆÄÀ̽ãÀÌ ¹«¾ùÀÎÁö ¾Ë°í ±âÃÊÀû Ȱ¿ëÀÌ °¡´ÉÇÑ °³¹ßÀÚ
- µö·¯´× ¸ðµ¨À» Á÷Á¢ ±¸ÇöÇØº¸¸ç ÀÌÇØÇÏ°í ½ÍÀº °³¹ßÀÚ
- »çÀ̹öºÐ¾ßÀÇ µö·¯´×À» ±¸ÇöÇØº¸°í ½ÍÀ¸½Å ºÐ
±³À°³»¿ë
¡á DAY 1 (12/12)
1. µö·¯´×ÀÇ °³¿ä
- ÀΰøÁö´É, µö·¯´× °³³ä ÀÌÇØ
- ÅÙ¼Ç÷οìÀÇ ±âÃÊ
2. ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á ±¸¼º ¹× ÇнÀ
- ½Å°æ¸Á ¸ðÇüÀÇ ±¸Á¶
- Ãâ·ÂÃþ, ¼Õ½ÇÇÔ¼ö
- Ȱ¼ºÈ ÇÔ¼ö
- gradient descent, back propagation
¡á DAY 2 (12/13)
3. ÃÖÀûÈ ¹æ¹ý·ÐÀÇ ÀÌÇØ ¹× ÇÁ·Î¼¼½º
- optimization
- Hyper parameter tuning
- overfitting ¹®Á¦ÀÇ ÇØ°á
¡á DAY 3 (12/14)
4. DNNÀ¸·Î Image Classifier ±¸Çö
- ÅÙ¼Ç÷ο츦 Ȱ¿ëÇÏ¿© À̹ÌÁö Àüó¸®
- MNIST, Fashion MNIST¸¦ Ȱ¿ëÇÑ À̹ÌÁö ºÐ·ù ¸ðÇü ±¸Çö
¡á DAY 4 (12/15)
5. Convolutional Neural Networks(CNN)
- CNN ¾ÆÅ°ÅØÃ³
- convolution ¿¬»ê ¹× °³³ä ÀÌÇØ, Stride, Padding
- Pooling layer
- ÅÙ¼Ç÷ο츦 »ç¿ëÇÑ CNN Image Classifier ±¸Çö
- CNN È®Àå : VGG, Inception, ResNet etc.
- Transfer LearningÀÇ È°¿ë
¡á DAY 5 (12/16)
6. Recurrent Neural Networks(RNN)
- RNN ±âº» °³³ä°ú ¿ø¸®
- Long-Short Term Memory Networks(LSTM)
- Char-RNNÀ» Ȱ¿ëÇÑ text generator ±¸Çö