Day 01

Module 01 TensorFlow 와 Python

• 딥러닝(Deep Learning)과TensorFlow

• Python, Numpy, TensorFlow의 개요

• TensorFlow 개발 환경 구성

Module 02 Python 자료구조와 핵심

• 자료형의 의미와 종류

• 저장공간과 변수

• 리스트, 튜플, 딕셔너리

Module 03 Python 연산, 함수, 클래스

• 연산 처리

• 제어문(조건문, 반복문)

• 함수 처리

Day 02

Module 04 클래스 와 모듈 활용

• 클래스와 객체의 의미

• 생성자와 멤버

• 모듈과 패키지 활용

Module 05 파일 다루기

• Data 파일의 종류

• 파일 연결과 처리

• 파일 읽고 쓰기

Module 06 Numpy 배열

• 배열과 Numpy

• 행렬과 형태

• 배열 집계와 정렬

Day 03

Module 07 Data 구조와 변환

• Data 구조 이해

• Data  집계와 정렬

• Data 구조 변환

Module 08 그래프 활용

• matplotlib 모듈 개요

• matplotlib.pyplot 그래프 처리

• 분포 그래프

Module 09 Tensor 자료 구조 이해

• Tensor와 numpy

• 1차원, 2차원 Tensor

• Broadcasting과 Reshape

Day 04

Module 10 Tensor 자료 입력

• 선형 회귀 개요

• Code 작성 절차 이해

• Code 구현

Module 11 형회귀(Linear Regression)

• MNIST Data 의 활용

• Data 구조 이해

Day 05

Module 12 MNIST 자료 활용

• MNIST Data 의 활용

• Data 구조 이해

Module 13 Data 군집화

• K-평균(Means)  개요

• Code 작성 절차 이해

• Code 구현

[선수지식]

• [파이썬(Python) 1] 프로그래밍 기본 [H0BG0S]