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آموزش 【한글자막】 Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프

【한글자막】 Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: Google의 최신 Tensorflow 2 라이브러리와 Keras를 이용해 딥 러닝을 위하여 Python을 활용하는 띴용해 위하여 Python을 활용하는띰 | NumPy, Pandas 포함 딥 러닝을 위해 TensorFlow 2.0을 사용하는 방법 Keras API를 활용하여 Tensorflow 2에서 실행하는 모델을 신속히 구축하는 방법 컨볼루션 신경망(CNN)을 이용한 이미지 분류 수행하는 방법 의료 이미지에 딥 러닝을 사용 하는 방법 순환 신경망(RNN)을 이용해서 시계열 데이터를 예측하는 방법 생성적 대립 신경망(GAN)을 사용해서 이미지를 생성하는 방법 스타일 전환을 위해 딥 러닝을 사용하는 방법 RNN 및 자연어 처리를 사용하여 텍스트를 생성하는 방법 API를 통한 Tensorflow 모델을 제공하는 방법 가속화된 딥 러닝을 위해 GPU를 사용하는 방법 پیش نیازها:Python으로 코딩을 할 수 있는 능력 미분과 같은 기본적인 수학 개념

تنسورفلو 와 کراس 집중 강의!
یادگیری عمیق 인공 신경망 생성 방법 학습!
نوت بوک Jupyter 가이드 와 참조하기 쉬운 슬라이드 함께 제공 및 연습 문제 포함!

Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프 과정을 선택해야 하는 이유

본 코스에서는 Google의 최신 레임워크를 사용하여 Deep Learning을위한 인공을을을한 인공 본 코스에서는 Google의 최신 레임워크를 본 코스는 Google TensorFlow 2 프레임워크의 복잡한 특징을 이해하기 쉽게 안레임워크의 복잡한 특징을 이해하기 쉽게 안내해늜롬몑해하기

tensorflow 의 최신 업데이트 사항 을 이해 하고 keras api (tensorflow 2.0 공식 api) 를 활용 하여 모델 을 빠르고 쉽게 하는 과정 을 집중 적 으로 살펴볼 것 입니다. 본 코스 에서 는 미래 주택 가격 을 을 예측 하거나 ، 의료 이미지 를 분류 분류 ، 미래 판매 데이터 를 를 예측 ، 완전히 새로운 인공 텍스트 를 생성 하는 등 한 한 모델 을 구축 구축 할 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 입니다 구축 구축 구축 구축 구축 을 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 을 구축 구축 모델 을 모델 모델 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 모델 을 모델 모델 모델 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 구축 을 을 모델 모델 모델 모델 모델 을 구축 구축 구축 구축 구축 입니다 구축 구축 을 모델 을 모델 모델 모델 을 을 구축 구축 구축 입니다 입니다 입니다 입니다 구축 을 을 모델 모델 을 을 모델 을 을 구축 구축 구축 할 입니다.

본 강의 는 이론 과 실제 구현 이 균형 을 이룰 수 있도록 설계 되었으며 ، 코드 를 위한 완벽 완벽 완벽 완벽 완벽 완벽 와 와 참조 하기 쉬운 슬라이드 노트 노트 를 함께 제공 합니다. 새로 배운 기술을 시험해 볼 수 있는 많은 연습 문제도 포함 되어 있습

Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프 과정은 이렇게 진행됩니다

NumPy 특강
پانداها 데이터 분석 특강
데이터 시각화 특강
신경망 기초
TensorFlow 기초
Keras 구문법 기초
인공 신경망
밀집 연결망
컨볼루션 신경망
순환 신경망
오토인코더
GAN - 생산적 대립 신경망
프로덕션에 TensorFlow 배포
그 외 다수

베스트 강사 خوزه پورتیلا의 한마디!

한국 수강생 여러분들 안녕하세요؟

"Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프"에 오신 것을 환영합니다!

آموزش ماشینی Keras API를 사용하면 TensorFlow 2를 쉽게 시작할 수 있습니다!

무엇 보다 keras 가 일부 모델 구축 구축 api (순차 ، 함수형 ، 하위 클래스) 를 제공 하여 여러분 의 프로젝트 에 적합 한 화 수준 을 선택 할 있습니다 tensorflow 의 구현 은 즉각 적 인 반복 과 직관 적 적 디버깅 디버깅 을 위한 신속 한 실행 을 포함 하여 스케일링 가능 한 입력 입력 파이프 라인 을 위한 위한 tf 데이터 데이터 등 된 을 을 포함 포함 포함 하고 하고 하고.

TensorFlow 2를 사용하면 코드 개념과، 모델에서 발행으로까지 이어지는이어지는새델에서. TensorFlow 2.0는 속도나 성능의 저하 없이 최신 모델의 정의와 훈련이 가능저하 모델의 정의와 훈련이 가능저하

Airbnb، Ebay، Dropbox، Snapchat، Twitter، Uber، SAP، Qualcomm، IBM، Intel، 여기에 당연하게도 Google을 포함한 전 세계유기에

آموزش عمیق 바로 오늘 전문가로 거듭나세요!

P.S. 강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q A에 남기실 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)

그럼 강의에서 뵙겠습니다،

감사합니다.

- خوزه پورتیلا

سرفصل ها و درس ها

강의 개요، 설치 및 환경 설정 강의 개요, 설치 및 환경 설정

환영합니다 환영합니다
강의 개요 강의 개요
강의 환경 설정과 설치 강의 환경 설정과 설치
سوالات متداول - 자주 묻는 질문들 FAQ - 자주 묻는 질문들

강의 개요 확인! 강의 개요 확인!

퀴즈 1: 강의 개요 영상을 시청하세요 퀴즈 1: 강의 개요 영상을 시청하세요

NumPy 특강 NumPy 특강

NumPy 입문 NumPy 입문
NumPy 배열하기 NumPy 배열하기
NumPy 인덱스 선택 NumPy 인덱스 선택
NumPy 연산하기 NumPy 연산하기
NumPy 연습 문제 NumPy 연습 문제
NumPy 연습 문제 - 풀이법 NumPy 연습 문제 - 풀이법

پانداها 특강 Pandas 특강

پانداها 입문 Pandas 입문
پانداها 시리즈 Pandas 시리즈
پانداها 데이터 프레임 - 파트 1 Pandas 데이터 프레임 - 파트 1
پانداها 데이터 프레임 - 파트 2 Pandas 데이터 프레임 - 파트 2
پانداها 누락 데이터 Pandas 누락 데이터
그룹화 연산 그룹화 연산
پانداها 연산 Pandas 연산
데이터 입력과 출력 데이터 입력과 출력
پانداها 연습 문제 Pandas 연습 문제
پانداها 연습 문제 - 풀이법 Pandas 연습 문제 - 풀이법

시각화 특강 시각화 특강

پایتون 시각화 입문 Python 시각화 입문
Matplotlib 기초 Matplotlib 기초
Seaborn 기초 Seaborn 기초
데이터 시각화 연습 문제 데이터 시각화 연습 문제
데이터 시각화 연습 문제 - 풀이법 데이터 시각화 연습 문제 - 풀이법

머신 러닝 개념 개요 머신 러닝 개념 개요

머신 러닝이란؟ 머신 러닝이란?
지도 학습 개요 지도 학습 개요
과적합 과적합
성능 평가하기 - 분류 오류 척도 성능 평가하기 - 분류 오류 척도
성능 평가하기 - 회귀 오류 척도 성능 평가하기 - 회귀 오류 척도
비지도 학습 비지도 학습

기초 인공 신경망 - ANN 기초 인공 신경망 - ANN

인공 신경망(ANN) 섹션 입문 인공 신경망(ANN) 섹션 입문
퍼셉트론 모델 퍼셉트론 모델
신경망 신경망
활성화 함수 활성화 함수
다중 클래스 분류 고려 사항 다중 클래스 분류 고려 사항
비용 함수와 경사 하강법 비용 함수와 경사 하강법
역전파 역전파
TensorFlow와 Keras의 차이점 TensorFlow와 Keras의 차이점
کراس 기본 구문 - 파트 1 - 데이터 준비 Keras 기본 구문 - 파트 1 - 데이터 준비
کراس 기본 구문 - 파트 2 - 모델 생성 및 학습하기 Keras 기본 구문 - 파트 2 - 모델 생성 및 학습하기
کراس 기본 구문 - 파트 3 - 모델 평가 Keras 기본 구문 - 파트 3 - 모델 평가
کراس 회귀 코드 - 탐색적 데이터 분석 Keras 회귀 코드 - 탐색적 데이터 분석
کراس 회귀 코드 - 탐색적 데이터 분석 - 이어서 Keras 회귀 코드 - 탐색적 데이터 분석 - 이어서
کراس 회귀 코드 - 데이터 전처리와 모델 생성하기 Keras 회귀 코드 - 데이터 전처리와 모델 생성하기
کراس 회귀 코드 - 모델 평가와 예측 Keras 회귀 코드 - 모델 평가와 예측
کراس 분류 코드 - EDA와 전처리 Keras 분류 코드 - EDA와 전처리
کراس 분류 - 과적합과 평가 문제 해결하기 Keras 분류 - 과적합과 평가 문제 해결하기
TensorFlow 2.0 Keras 프로젝트 옵션 개요 TensorFlow 2.0 Keras 프로젝트 옵션 개요
Tensorflow 2.0 Keras 프로젝트 노트북 개요 Tensorflow 2.0 Keras 프로젝트 노트북 개요
کراس 프로젝트 풀이법 - 탐색적 데이터 분석 설명 Keras 프로젝트 풀이법 - 탐색적 데이터 분석 설명
کراس 프로젝트 풀이법 - 누락데이터 처리하기 Keras 프로젝트 풀이법 - 누락데이터 처리하기
کراس 프로젝트 풀이법 - 누락데이터 처리하기 - 파트 2 Keras 프로젝트 풀이법 - 누락데이터 처리하기 - 파트 2
کراس 프로젝트 풀이법 - 범주형 데이터 Keras 프로젝트 풀이법 - 범주형 데이터
کراس 프로젝트 풀이법 - 데이터 전처리하기 Keras 프로젝트 풀이법 - 데이터 전처리하기
کراس 프로젝트 풀이법 - 모델 생성 및 학습하기 Keras 프로젝트 풀이법 - 모델 생성 및 학습하기
کراس 프로젝트 풀이법 - 모델 평가 Keras 프로젝트 풀이법 - 모델 평가
텐서보드 텐서보드

컨볼루션 신경망 - CNN 컨볼루션 신경망 - CNN

컨볼루션 신경망(CNN) 섹션 개요 컨볼루션 신경망(CNN) 섹션 개요
이미지 필터와 커널 이미지 필터와 커널
컨볼루션 레이어 컨볼루션 레이어
풀링 레이어 풀링 레이어
MNIST 데이터 세트 개요 MNIST 데이터 세트 개요
MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터 MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터
MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 모델 생성 및 학습하기 MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 모델 생성 및 학습하기
MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 3 - 모델 평가 MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 3 - 모델 평가
CIFAR - 10의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터 CIFAR - 10의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터
CIFAR - 10의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 모델 평가하기 CIFAR - 10의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 모델 평가하기
실제 이미지 강의를 위한 데이터 세트 다운로드하기 실제 이미지 강의를 위한 데이터 세트 다운로드하기
실제 이미지 파일의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터 읽기 실제 이미지 파일의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터 읽기
실제 이미지 파일의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 데이터 처리하기 실제 이미지 파일의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 데이터 처리하기
실제 이미지 파일의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 3 - 모델 생성하기 실제 이미지 파일의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 3 - 모델 생성하기
실제 이미지 파일의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 4 - 모델 평가하기 실제 이미지 파일의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 4 - 모델 평가하기
컨볼루션 신경망(CNN) 연습 문제 개요 컨볼루션 신경망(CNN) 연습 문제 개요
컨볼루션 신경망(CNN) 연습 문제 풀이법 컨볼루션 신경망(CNN) 연습 문제 풀이법

순환 신경망 - RNN 순환 신경망 - RNN

순환 신경망(RNN) 섹션 개요 순환 신경망(RNN) 섹션 개요
순환 신경망(RNN) 기초 이론 순환 신경망(RNN) 기초 이론
기울기 소실 기울기 소실
LSTM과 GRU LSTM과 GRU
순환 신경망(RNN) 배치 순환 신경망(RNN) 배치
사인파에서의 순환 신경망(RNN) - 데이터 사인파에서의 순환 신경망(RNN) - 데이터
사인파에서의 순환 신경망(RNN) - 배치 생성자 사인파에서의 순환 신경망(RNN) - 배치 생성자
사인파에서의 순환 신경망(RNN) - 모델 생성하기 사인파에서의 순환 신경망(RNN) - 모델 생성하기
사인파에서의 순환 신경망(RNN) - LSTM과 예측하기 사인파에서의 순환 신경망(RNN) - LSTM과 예측하기
시계열에서의 순환 신경망(RNN) - 파트 1 시계열에서의 순환 신경망(RNN) - 파트 1
시계열에서의 순환 신경망(RNN) - 파트 2 시계열에서의 순환 신경망(RNN) - 파트 2
순환 신경망(RNN) 연습 문제 순환 신경망(RNN) 연습 문제
순환 신경망(RNN) 연습 문제 - 풀이법 순환 신경망(RNN) 연습 문제 - 풀이법
보너스 - 다변량 시계열 - 순환 신경망(RNN)과 LSTM 보너스 - 다변량 시계열 - 순환 신경망(RNN)과 LSTM

자연어 처리 자연어 처리

자연어 처리 섹션 입문하기 자연어 처리 섹션 입문하기
자연어 처리 - 파트 1 - 데이터 자연어 처리 - 파트 1 - 데이터
자연어 처리 - 파트 2 - 텍스트 처리하기 자연어 처리 - 파트 2 - 텍스트 처리하기
자연어 처리 - 파트 3 - 배치 생성하기 자연어 처리 - 파트 3 - 배치 생성하기
자연어 처리 - 파트 4 - 모델 생성하기 자연어 처리 - 파트 4 - 모델 생성하기
자연어 처리 - 파트 5 - 모델 학습하기 자연어 처리 - 파트 5 - 모델 학습하기
자연어 처리 - 파트 6 - 텍스트 생성하기 자연어 처리 - 파트 6 - 텍스트 생성하기

오토인코더 오토인코더

오토인코더 입문 오토인코더 입문
오토인코더 기초 오토인코더 기초
차원 축소를 위한 오토인코더 차원 축소를 위한 오토인코더
이미지를 위한 오토인코더 - 파트 1 이미지를 위한 오토인코더 - 파트 1
이미지를 위한 오토인코더 - 파트 2 - 노이즈 제거 이미지를 위한 오토인코더 - 파트 2 - 노이즈 제거
오토인코더 연습 문제 개요 오토인코더 연습 문제 개요
오토인코더 연습 문제 - 풀이법 오토인코더 연습 문제 - 풀이법

생성적 대립 신경망 (GAN) 생성적 대립 신경망(GAN)

생성적 대립 신경망(GAN) 개요 생성적 대립 신경망(GAN) 개요
생성적 대립 신경망(GAN) 생성하기 - 파트 1 - 데이터 생성적 대립 신경망(GAN) 생성하기 - 파트 1 - 데이터
생성적 대립 신경망(GAN) 생성하기 - 파트 2 - 모델 생성적 대립 신경망(GAN) 생성하기 - 파트 2 - 모델
생성적 대립 신경망(GAN) 생성하기 - 파트 3 - 모델 학습하기 생성적 대립 신경망(GAN) 생성하기 - 파트 3 - 모델 학습하기
DCGAM - 심층 컨볼루션 GAN DCGAM - 심층 컨볼루션 GAN

배포 배포

배포 입문 배포 입문
모델 생성하기 모델 생성하기
모델 예측 함수 모델 예측 함수
기초 플라스크 애플리케이션 실행 기초 플라스크 애플리케이션 실행
플라스크 Postman API 플라스크 Postman API
플라스크 API - 프로그램에 따라 요청 보내기 플라스크 API - 프로그램에 따라 요청 보내기
플라스크 프런트엔드 플라스크 프런트엔드
웹으로의 배포 웹으로의 배포

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Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

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آموزش 【한글자막】 Tensorflow 2와 Keras를 이용한 Deep Learning 부트캠프

جزییات دوره

زمان دوره: 19 hours

تعداد ویدیو ها: 116

شرکت: Udemy (یودمی)

تاریخ انتشار مرجع: (آخرین آپدیت)

ثبت نام مرجع : 114

امتیاز مرجع: 4.8 از 5

فایل تمرین: دارد

زیرنویس زبان اصلی: دارد

زیرنویس فارسی: (توسط هوش مصنوعی) دارد

مدرس: Jose Portilla 웅진씽크빅 글로벌

لینک کوتاه این دوره

https://donyad.com/d/99fc52

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نرم افزارهای مورد نیاز

웅진씽크빅 글로벌

대한민국 교육문화를 이끌어 온 웅진씽크빅(Woongjin Thinkbig)

دنیاد

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강의 개요، 설치 및 환경 설정 강의 개요, 설치 및 환경 설정

환영합니다 환영합니다

강의 개요 강의 개요

강의 환경 설정과 설치 강의 환경 설정과 설치

سوالات متداول - 자주 묻는 질문들 FAQ - 자주 묻는 질문들

강의 개요 확인! 강의 개요 확인!

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NumPy 특강 NumPy 특강

NumPy 입문 NumPy 입문

NumPy 배열하기 NumPy 배열하기

NumPy 인덱스 선택 NumPy 인덱스 선택

NumPy 연산하기 NumPy 연산하기

NumPy 연습 문제 NumPy 연습 문제

NumPy 연습 문제 - 풀이법 NumPy 연습 문제 - 풀이법

پانداها 특강 Pandas 특강

پانداها 입문 Pandas 입문

پانداها 시리즈 Pandas 시리즈

پانداها 데이터 프레임 - 파트 1 Pandas 데이터 프레임 - 파트 1

پانداها 데이터 프레임 - 파트 2 Pandas 데이터 프레임 - 파트 2

پانداها 누락 데이터 Pandas 누락 데이터

그룹화 연산 그룹화 연산

پانداها 연산 Pandas 연산

데이터 입력과 출력 데이터 입력과 출력

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پانداها 연습 문제 - 풀이법 Pandas 연습 문제 - 풀이법

시각화 특강 시각화 특강

پایتون 시각화 입문 Python 시각화 입문

Matplotlib 기초 Matplotlib 기초

Seaborn 기초 Seaborn 기초

데이터 시각화 연습 문제 데이터 시각화 연습 문제

데이터 시각화 연습 문제 - 풀이법 데이터 시각화 연습 문제 - 풀이법

머신 러닝 개념 개요 머신 러닝 개념 개요

머신 러닝이란؟ 머신 러닝이란?

지도 학습 개요 지도 학습 개요

과적합 과적합

성능 평가하기 - 분류 오류 척도 성능 평가하기 - 분류 오류 척도

성능 평가하기 - 회귀 오류 척도 성능 평가하기 - 회귀 오류 척도

비지도 학습 비지도 학습

기초 인공 신경망 - ANN 기초 인공 신경망 - ANN

인공 신경망(ANN) 섹션 입문 인공 신경망(ANN) 섹션 입문

퍼셉트론 모델 퍼셉트론 모델

신경망 신경망

활성화 함수 활성화 함수

다중 클래스 분류 고려 사항 다중 클래스 분류 고려 사항

비용 함수와 경사 하강법 비용 함수와 경사 하강법

역전파 역전파

TensorFlow와 Keras의 차이점 TensorFlow와 Keras의 차이점

کراس 기본 구문 - 파트 1 - 데이터 준비 Keras 기본 구문 - 파트 1 - 데이터 준비

کراس 기본 구문 - 파트 2 - 모델 생성 및 학습하기 Keras 기본 구문 - 파트 2 - 모델 생성 및 학습하기

کراس 기본 구문 - 파트 3 - 모델 평가 Keras 기본 구문 - 파트 3 - 모델 평가

کراس 회귀 코드 - 탐색적 데이터 분석 Keras 회귀 코드 - 탐색적 데이터 분석

کراس 회귀 코드 - 탐색적 데이터 분석 - 이어서 Keras 회귀 코드 - 탐색적 데이터 분석 - 이어서

کراس 회귀 코드 - 데이터 전처리와 모델 생성하기 Keras 회귀 코드 - 데이터 전처리와 모델 생성하기

کراس 회귀 코드 - 모델 평가와 예측 Keras 회귀 코드 - 모델 평가와 예측

کراس 분류 코드 - EDA와 전처리 Keras 분류 코드 - EDA와 전처리

کراس 분류 - 과적합과 평가 문제 해결하기 Keras 분류 - 과적합과 평가 문제 해결하기

TensorFlow 2.0 Keras 프로젝트 옵션 개요 TensorFlow 2.0 Keras 프로젝트 옵션 개요

Tensorflow 2.0 Keras 프로젝트 노트북 개요 Tensorflow 2.0 Keras 프로젝트 노트북 개요

کراس 프로젝트 풀이법 - 탐색적 데이터 분석 설명 Keras 프로젝트 풀이법 - 탐색적 데이터 분석 설명

کراس 프로젝트 풀이법 - 누락데이터 처리하기 Keras 프로젝트 풀이법 - 누락데이터 처리하기

کراس 프로젝트 풀이법 - 누락데이터 처리하기 - 파트 2 Keras 프로젝트 풀이법 - 누락데이터 처리하기 - 파트 2

کراس 프로젝트 풀이법 - 범주형 데이터 Keras 프로젝트 풀이법 - 범주형 데이터

کراس 프로젝트 풀이법 - 데이터 전처리하기 Keras 프로젝트 풀이법 - 데이터 전처리하기

کراس 프로젝트 풀이법 - 모델 생성 및 학습하기 Keras 프로젝트 풀이법 - 모델 생성 및 학습하기

کراس 프로젝트 풀이법 - 모델 평가 Keras 프로젝트 풀이법 - 모델 평가

텐서보드 텐서보드

컨볼루션 신경망 - CNN 컨볼루션 신경망 - CNN

컨볼루션 신경망(CNN) 섹션 개요 컨볼루션 신경망(CNN) 섹션 개요

이미지 필터와 커널 이미지 필터와 커널

컨볼루션 레이어 컨볼루션 레이어

풀링 레이어 풀링 레이어

MNIST 데이터 세트 개요 MNIST 데이터 세트 개요

MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터 MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터

MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 모델 생성 및 학습하기 MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 모델 생성 및 학습하기

MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 3 - 모델 평가 MNIST의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 3 - 모델 평가

CIFAR - 10의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터 CIFAR - 10의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 1 - 데이터

CIFAR - 10의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 모델 평가하기 CIFAR - 10의 컨볼루션 신경망(CNN) - 파트 2 - 모델 평가하기

실제 이미지 강의를 위한 데이터 세트 다운로드하기 실제 이미지 강의를 위한 데이터 세트 다운로드하기