TensorFlow-Tutorials

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다른 서적들이 보통 CNN 모델 설명까지만 머무르는데 반해 이 책은 RNN, DQN, 오토인코더까지 주요한 딥러닝 모델을 실용적인 예제로 접근하기 때문에 딥러닝을 공부하는 사람들에게 좋은 방향을 제시해줍니다. 이미지 인식의 은총알인 CNN, 2016년 가장 뜨거운 감자였던 GAN, 자연어 인식을 대표하는 RNN, 알파고로 대표되는 구글 딥 마인드의 DQN까지. _하정우, 네이버 클로바 AI연구팀장_ 책 미리보기 issuu | SlideShare 간단한 설명 01 - Why TensorFlow 머신러닝의 기본 개념과, 왜 텐서플로를 써야하는가에 대해 이야기합니다. 02 - Preparation 텐서플로 설치방법과 주피터 소개 03 - TensorFlow Basic 01 - Basic 텐서플로우의 연산의 개념과 그래프를 실행하는 방법을 익힙니다. 03 - Linear Regression 단순한 선형 회귀 모형을 만들어봅니다. 04 - Neural Network Basic 01 - Classification 신경망을 구성하여 간단한 분류 모델을 만들어봅니다. 05 - TensorBoard, Saver 01 - Saver 학습시킨 모델을 저장하고 재사용하는 방법을 배워봅니다. 03 - TensorBoard #2 텐서보드에 히스토그램을 추가해봅니다. 06 - MNIST 01 - MNIST 머신러닝 학습의 Hello World 와 같은 MNIST(손글씨 숫자 인식) 문제를 신경망으로 풀어봅니다. layers 신경망 구성을 손쉽게 해 주는 High level API 인 layers 를 사용해봅니다. 10 - RNN 01 - MNIST 자연어 처리나 음성 처리 분야에 많이 사용되는 RNN 의 기본적인 사용법을 익힙니다. 02 - Autocomplete 순서가 있는 데이터에 강한 RNN 특징을 이용해, 단어 중 첫 세글자를 주면 단어를 완성하는 모델을 구현해봅니다. 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 (홍콩 과기대 김성훈 교수님 강좌) 강좌 실습 코드 (내가 만듬) Troubleshooting Mac OS에서 matplotlib를 사용하는 코드가 실행이 안되거나 에러가 나는 경우 파일을 생성하고 라는 설정을 추가해 주시면 됩니다.