딥러닝은 개념과 구현능력이 동시에 갖추어져야하는 학문입니다. 이 강의에서는 구현능력에 초점을 맞춰 기초부터 advanced된 기술들을 Tensorflow로 구현하는 방법을 배웁니다.
이런 걸
배워요!
Tensorflow
딥러닝 구현법
Tensorflow 사용법부터 Advanced technique까지!
차근차근 함께 배워보세요😊
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딥러닝은 관련 개념과 구현방법을 모두 잘 알고 있어야 의미가 있는 학문입니다. 다양한 학생들에게 딥러닝 관련 강의를 했을 때, 가장 어려워하는 부분이 개념보단 구현이라는 점도 알게 됐습니다.
이에 따라 본 강의는 Tensorflow의 기초적인 사용법부터 Advanced technique들까지 하나하나 다뤄보는 강의입니다.
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학습 대상은
누구일까요?
딥러닝 입문자
딥러닝 개발자 및 연구원
선수 지식,
필요할까요?
Python
아주 기초적인 딥러닝 개념들
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전체
30개 ∙ (8시간 32분)
Orientation
15:03
Tensor Operations
19:53
Model Implementation
30:14
Dataset Load1
15:07
Dataset Load2
19:13
Dataset Split
13:31
Losses and Metrics
24:57
MNIST Classification
19:07