Data Science, ML

    케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 목차/요약
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    케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 - 목차/요약

    1.1 인공지능과 머신러닝, 딥러닝 1.1.1 인공 지능 1.1.2 머신 러닝 1.1.3 데이터에서 표현을 학습하기 1.1.4 딥러닝에서 ‘딥’이란 무엇일까? 1.1.5 그림 3개로 딥러닝 작동 원리 이해하기 1.1.6 지금까지 딥러닝의 성과 1.1.7/8 단기간의 과대 선정을 믿지 말자 / AI에 대한 전망 1.2 딥러닝 이전 : 머신 러닝의 간략한 역사 1.2.1 확률적 모델링 1.2.2 초창기 신경망 1.2.3 커널 방법 1.2.4 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 머신 1.2.5 다시 신경망으로 1.2.6 딥러닝의 특징 1.2.7 머신 러닝의 최근 동향 1.3 왜 딥러닝일까? 왜 지금일까? 1.3.1 하드웨어 1.3.2 데이터 1.3.3 알고리즘 1.3.4 새로운 투자의 바람 1.3...

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    빅데이터/AI 관련 대외 활동 및 대회

    빅데이터 청년인재 양성교육 신청 5~6월 기간 6~9월 빅데이터 청년인재 한국데이터산업진흥원이 주관하는 빅데이터 청년인재 양성 교육(데이터 청년 캠퍼스) dataonair.or.kr 빅데이터 연합동아리 BOAZ 신청: 12월 기간: 1월~1월(1년) [국내 최초 빅데이터 연합동아리] BOAZ 16기 회원 모집 국내 최초 빅데이터 연합동아리 “BOAZ”에서 16기 신입회원을 모집합니다! (~12/23) - 16기 신입회원... blog.naver.com 플랜잇 데이터시각화 커뮤니티 신청: 8월 기간: 8~9월 플랜잇 데.시. 커뮤니티 12기 모집합니다. 플랜잇 데이터시각화 커뮤니티를 모집합니다. 2016년부터 시작한 플랜잇 데.시 커뮤니티에서 12번째 멤버들... blog.naver.com 데이터야놀자 기..

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    <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝>의 주피터 노트북

    의 주피터 노트북 목차 2장: 2.1: 신경망과의 첫 만남 3장: 3.4: 영화 리뷰 분류 3.5: 뉴스 기사 분류 3.6: 주택 가격 예측 4장: 4.4: 과대적합과 과소적합 5장: 5.1: 합성곱 신경망 소개 5.2: 소규모 데이터셋에서 컨브넷 사용하기 5.3: 사전 훈련된 컨브넷 사용하기 5.4: 컨브넷 학습 시각화 6장: 6.1: 단어와 문자의 원-핫 인코딩 6.1: 단어 임베딩 사용하기 6.2: 순환 신경망 이해하기 6.3: 순환 신경망의 고급 사용법 6.4: 컨브넷을 사용한 시퀀스 처리 8장: 8.1: LSTM으로 텍스트 생성하기 8.2: 딥드림 8.3: 뉴럴 스타일 트랜스퍼 8.4: 변이형 오토인코더를 사용한 이미지 생성 8.5: 적대적 생성 신경망 소개

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