파면 팔수록 쉽고 재미있는 딥러닝 – K-ICT 빅데이터센터 (YouTube)

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* 학습목차
1 . 텐서플로우 딥러닝 강의 01-1 – 딥러닝 개요 – 전체 교육 과정 소개
2 . 텐서플로우 딥러닝 강의 01-2 – 데이터 기반 학습의 개념
3 . 텐서플로우 딥러닝 강의 01-3 – 선형 방정식을 이용한 데이터 학습 개념
4 . 텐서플로우 딥러닝 강의 01-4 – 데이터 기반 학습 개념 주요내용 정리
5 . 텐서플로우 딥러닝 강의 02-1 – 파이썬 수치 연산의 단점
6 . 텐서플로우 딥러닝 강의 02-2 – NumPy 주요 기능 1
7 . 텐서플로우 딥러닝 강의 02-3 – NumPy 주요 기능 2
8 . 텐서플로우 딥러닝 강의 02-4 – NumPy 주요 기능 3
9 . 텐서플로우 딥러닝 강의 02-5 – NumPy 주요 기능 활용 실습
10 . 텐서플로우 딥러닝 강의 03-1 – 텐서플로우(Tensorflow) 개요
11 . 텐서플로우 딥러닝 강의 03-2 – 텐서플로우(Tensorflow) 동작 방식
12 . 텐서플로우 딥러닝 강의 03-3 – 텐서플로우(Tensorflow) 텐서 생성 및 연산
13 . 텐서플로우 딥러닝 강의 03-4 – 텐서플로우(Tensorflow) 자료형 소개
14 . 텐서플로우 딥러닝 강의 03-5 – 텐서플로우(Tensorflow) 기초 활용 실습
15 . 텐서플로우 딥러닝 강의 04-1 – 텐서플로우(Tensorflow) 행렬연산 1
16 . 텐서플로우 딥러닝 강의 04-2 – 텐서플로우(Tensorflow) 행렬연산 2
17 . 텐서플로우 딥러닝 강의 04-3 – 텐서플로우(Tensorflow) 행렬연산 3
18 . 텐서플로우 딥러닝 강의 04-4 – 텐서플로우(Tensorflow) 행렬연산 4
19 . 텐서플로우 딥러닝 강의 04-5 – 텐서플로우(Tensorflow) 기초 및 데이터 학습 실습
20 . 텐서플로우 딥러닝 강의 05-1 – 선형회귀 개념과 사례
21 . 텐서플로우 딥러닝 강의 05-2 – 선형회귀의 오차와 cost함수 정의
22 . 텐서플로우 딥러닝 강의 05-3 – 선형회귀 모델 파라미터 최적화 개념
23 . 텐서플로우 딥러닝 강의 05-4 – 경사하강법 개념 및 선형회귀모델 수학적 정의 정리
24 . 텐서플로우 딥러닝 강의 05-5 – 선형회귀모델을 활용한 집값 예측모델 만들기 실습
25 . 텐서플로우 딥러닝 강의 06-1 – 이진분류 개념 및 사례
26. 텐서플로우 딥러닝 강의 06-2 – 이항분포 분류 모델의 개념
27. 텐서플로우 딥러닝 강의 06-3 – 시그모이드(Sigmoid) 함수 정의와 특성
28. 텐서플로우 딥러닝 강의 06-4 – 로지스틱 회귀 모델 개념 및 학습 최적화
29. 텐서플로우 딥러닝 강의 06-5 – 로지스틱 회귀 활용 실습
30. 텐서플로우 딥러닝 강의 07-1 – 다중 분류 개념 및 사례
31. 텐서플로우 딥러닝 강의 07-2 – Softmax 기반 다중 분류에 대한 이해
32. 텐서플로우 딥러닝 강의 07-3 – Softmax 정규화 개념
33. 텐서플로우 딥러닝 강의 07-4 – 다중분류모델 cost 함수 및 Softmax 학습모델 정리
34. 텐서플로우 딥러닝 강의 07-5 – Softmax 활용 다중분류모델 실습
35. 텐서플로우 딥러닝 강의 08-1 – 인공신경망 개념 및 수학적 정의
36. 텐서플로우 딥러닝 강의 08-2 – 단층 퍼셉트론의 인공신경망 학습 개념
37. 텐서플로우 딥러닝 강의 08-3 – 단층 퍼셉트론의 한계 및 다층 신경망 개념
38. 텐서플로우 딥러닝 강의 08-4 – 딥러닝(Deep Learning) 개념
39. 텐서플로우 딥러닝 강의 08-5 – 인공신경망 모델 구현 실습
40. 텐서플로우 딥러닝 강의 09-1 – 다층 신경망의 구조
41. 텐서플로우 딥러닝 강의 09-2 – 선형 활성함수의 문제 및 한계점
42. 텐서플로우 딥러닝 강의 09-3 – 비선형 활성함수 종류 및 특성
43. 텐서플로우 딥러닝 강의 09-4 – 다층신경망의 경사하강법
44. 텐서플로우 딥러닝 강의 09-5 – 다층신경망 구현 및 암 진단 모델 만들기 실습
45. 텐서플로우 딥러닝 강의 10-1 – 영상 데이터 표현 및 인코딩 개념
46. 텐서플로우 딥러닝 강의 10-2 – 영상 데이터 처리를 위한 컨볼루션 필터 개념
47. 텐서플로우 딥러닝 강의 10-3 – 컨볼루션 필터를 활용한 영상 데이터 처리 기법
48. 텐서플로우 딥러닝 강의 10-4 – 영상 처리를 위한 컨볼루션 필터 설계 한계 및 고려사항
49. 텐서플로우 딥러닝 강의 10-5 – 영상 데이터 입출력 및 컨볼루션 필터 실
50. 텐서플로우 딥러닝 강의 11-1 – 컨볼루션 신경망(CNN) 개념 및 구조
51. 텐서플로우 딥러닝 강의 11-2 – 컨볼루션 신경망(CNN) 풀링 계층
52. 텐서플로우 딥러닝 강의 11-3 – 컨볼루션 신경망(CNN) 정리
53. 텐서플로우 딥러닝 강의 11-4 – 컨볼루션 신경망(CNN) 활용 사례
54. 텐서플로우 딥러닝 강의 11-5 – 컨볼루션 신경망(CNN) 구현 실습
55. 텐서플로우 딥러닝 강의 12-1 – 인공신경망에서의 기울기 소실 문제
56. 텐서플로우 딥러닝 강의 12-2 – ReLU 활성함수
57. 텐서플로우 딥러닝 강의 12-3 – 딥러닝 학습의 효과적인 가중치 초기화 기법
58. 텐서플로우 딥러닝 강의 12-4 – 모멘텀을 이용한 딥러닝 학습속도 개선
59. 텐서플로우 딥러닝 강의 12-5 – 딥러닝 학습 개선 및 최적화 실습
60. 텐서플로우 딥러닝 강의 13-1 – 미니배치 경사하강법 개념
61. 텐서플로우 딥러닝 강의 13-2 – 신경망에서의 과적합(Overfit) 문제
62. 텐서플로우 딥러닝 강의 13-3 – 신경망 드롭아웃(Dropout)
63. 텐서플로우 딥러닝 강의 13-4 – 다양성 역설(Paradox of Diversity) 개념
64. 텐서플로우 딥러닝 강의 13-5 – 신경망을 활용한 필기 인식, 영상 인식 최적화 실습

* 출처 : http://withmooc.com/courses/파면-팔수록-쉽고-재미있는-딥러닝-k-ict-빅데이터센터-youtu/