Module 01  딥러닝과 Neural Network

• 딥러닝(Deep Learning)과 머신 러닝

• Neural Network 개념과 원리

• TensorFlow 개발 환경 구성

Module 02  PytPython 자료구조와 Numpy

• Python 자료구조(List, Tuple, Dictionary, Function, Class)

• Numpy 연산

Module 03  TensorFlow 실행 구조

• TensorFlow 실행 구조

• TensorFlow와 Numpy

• Session과 Graph

Module 04  TensorFlow 자료 구조

• 행렬의 구조

• 1차원, 2차원 행렬

• Broadcasting과 Reshape

Module 05  자료와 그래프

• 선형/곡선형 자료

• matplotlib.pyplot 그래프

• 선형회귀(Linear Regression)

Module 06  Tensorboard 활용

• Tensorboard 개요

• Graph, Scala

• Histogram

Module 07  분류 알고리즘

• 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

• SoftMax 함수 활용

• MNIST Dataset

Module 08  신경망(Neural Network)

• 계층과 신경망

• 단층 신경망

• 다층 신경망

Module 09  퍼셉트론(Perceptron)

• 퍼셉트론(Perceptron) 이해

• 단일 계층 퍼셉트론(Perceptron)

• 다중 계층 퍼셉트론(Perceptron)

Module 10  Data 군집화

• K-평균(Means) 개요

• K-Nearest Neighbors 개요

• Code 구현

 
Module 11  CNN(Convolutional Neural Network)

• CNN(Convolutional Neural Network) 개요

• CNN 작성 절차

• CNN 코드 구현

Module 12  RNN(Recurrent Neural Network)

• RNN(Recurrent Neural Network) 개요

• RNN 작성 절차

• RNN 코드 구현

[선수지식]

• [파이썬(Python) 1] 프로그래밍 기본  [H0BG0S]

• [인공지능(AI) 1] TensorFlow 프로그래밍 입문 [ABC026]