모두를 위한 딥러닝 - 머신러닝과 딥러닝 기본

03

2.2. [Lab 1] TensorFlow의 설치 및 기본적인 operations

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3.1. Linear Regression의 Hypothesis와 cost

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3.2. [Lab 2] Tensorflow로 간단한 linear regression 구현하기

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4.1. Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리

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4.2. [Lab 3] TensorFlow로 Linear Regression의 cost 최소화 구현하기

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5.1. multi-variable linear regression

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5.2. [Lab 4-1] TensorFlow로 multi-variable linear regression 구현하기

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5.3. [Lab 4-2] TensorFlow로 파일에서 데이타 읽어오기

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6.1. Logistic Classification의 가설 함수

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6.2. Logistic Regression의 cost 함수

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6.3. [Lab 5] TensorFlow로 Logistic Classification 구현하기

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7.1. Multinomial 개념

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7.2. Cost 함수

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7.3. [Lab 6-1] TensorFlow로 Softmax Classification 구현하기

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7.4. [Lab 6-2] TensorFlow로 Fancy Softmax Classification 구현하기

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8.1. 학습 rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regularization)

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8.2. Training/Testing 데이타 셋

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8.3. [Lab 7-1] training/test dataset, learning rate, normalization

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8.4. [Lab 7-2] Meet MNIST Dataset

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9.1. 딥러닝의 기본 개념 1: 시작과 XOR 문제

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9.2. 딥러닝의 기본 개념 2: Back-propagation과 2006/2007‘딥’의 출현

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9.3. [Lab 8] Tensor Manipulation

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10.1. XOR 문제 딥러닝으로 풀기

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10.2. 특별편: 10분 안에 미분 정리하기

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10.3. 딥네트워크 학습 시키기 (backpropagation)

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10.4. [Lab 9-1] XOR을 위한 텐서플로우 딥네트워크

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10.5. [Lab 9-2] Tensor Board로 딥네트워크 들여다보기

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11.1. XSigmoid 보다 ReLU가 더 좋아

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11.2. Weight 초기화 잘해보자

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11.3. Dropout과 앙상블

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11.4. 레고처럼 네트워크 모듈을 마음껏 쌓아 보자

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11.5. [Lab 10] 딥러닝으로 MNIST 98%이상 해보기

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12.1. ConvNet의 Conv 레이어 만들기

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12.2. ConvNet Max pooling과 Full Network

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12.3. ConvNet의 활용 예

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12.4. [Lab 11-1] TensorFlow CNN의 기본

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12.5. [Lab 11-2] TensorFlow로 MNIST 99% 구현하기

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12.6. [Lab 11-3] Class, tf.layers, Ensemble (MNIST 99.5%)

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13.1. NN의 꽃 RNN 이야기

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13.2. [Lab 12-1] RNN - Basic

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13.3. [Lab 12-2] RNN - Hi Hello Training

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13.4. [Lab 12-3] Long Sequence RNN

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13.5. [Lab 12-4] Stacked RNN + Softmax Layer

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13.6. [Lab 12-5] Dynamic RNN

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13.7. [Lab 12-6] RNN with Time Series Data

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14. [보너스 1] Deep Deep Network AWS에서 GPU와 돌려보기 (powered by AWS)

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15. [보너스 2] AWS에서 저렴하게 Spot Instance를 터미네이션 걱정없이 사용하기 (powered by AWS)

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16. [보너스 3]Google Cloud ML을 이용해 TensorFlow 실행하기