[ML] 머신러닝/딥러닝 - 모두를 위한 딥러닝 (1)

(출처) inflearn 모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌, Sung Kim

 

OT. 수업 소개와 개요

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수강 대상

1. 머신러닝이 궁금한 사람
2. 수학, 컴퓨터에 대한 백그라운드가 약한 사람들도 가능 (y = ax + b 정도의 이해도) 
3. 머신러닝은 알고리즘이 잘 구현되어있는 툴을 사용하기 때문에 쉽게 활용 가능
4. 텐서플로우, 파이썬을 활용하고 싶은 사람

 

수업으로 얻을 수 있는 것

1. 머신러닝에 대한 기본적인 이해
2. 딥러닝을 이해하기 위한 기본적인 알고리즘 (회기분석, 로지스틱 회귀분석)
3. 텐서플로우, 파이썬을 활용하여 문제해결

 

수업 형식

1. 10분 가량의 렉처
2. 텐서플로우를 활용해 프로그래밍하는 법을 익히는 랩

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참고사이트

(앤드류 응 교수의 머신러닝 수업) http://class.coursera.org/ml-003/lecture

(노트) http://www.holehouse.org/mlclass/

(뉴런 네트워크) http://cs231n.gitjub.io/

(텐서플로우) http://www.tensorflow.org

(텐서플로우 연습문제) http://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

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수업 계획

1. 기본적인 개념
2. 회귀분석/ 로지스틱 회귀분석
3. 다변량 벡터 회귀/ 로지스틱 회귀분석
4. 뉴런 네트워크
5. 딥러닝 (CNN, RNN)