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단원 | 번호 | 상세 목차 | 이론설명 | 수업문제 |
1장 딥러닝 이란? | 1 | 딥러닝이란 ? |
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2 | 넘파이(Numpy) 배열 생성하기 | |||
3 | 넘파이(Numpy) 산술 연산 | |||
4 | 넘파이(Numpy) N차원 배열 |
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5 | 넘파이(Numpy) 브로드케스트 |
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6 | 넘파이(Numpy) 원소접근 |
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7 | Matplotlib 로 그래프 그리기 |
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단원 | 번호 | 상세목차 | 이론설명 | 수업문제 |
2장 퍼셉트론 | 1 | 퍼셉트론이란 ? |
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2 | 단순한 논리회로 |
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3 | 퍼셉트론 구현하기 |
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4 | 퍼셉트론의 한계 |
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5 | 다층 퍼셉트론 구현하기 |
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단원 | 번호 | 상세목차 | 이론설명 | 수업문제 |
3장 신경망 | 1 | 퍼셉트론에서 신경망으로 |
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2 | 활성화 함수 |
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3 | 다차원 배열의 계산 |
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4 | 3층 신경망 구현하기 |
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5 | 출력층 설계하기 |
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6 | 손글씨 숫자 인식 구현하기 |
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단원 | 번호 | 상세목차 | 이론설명 | 수업문제 |
4장 신경망 학습 | 1 | 손실함수 | ||
2 | 수치미분 | |||
3 | 경사하강법 |
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4 | 신경망 학습 알고리즘 구현하기 |
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단원 | 번호 | 상세목차 | 이론설명 | 수업문제 |
5장 | 1 | 계산 그래프 | ||
2 | 연쇄법칙 | |||
3 | 역전파 |
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4 | 단순한 계층 구현하기 |
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5 | 활성화 함수 계층 구현하기 |
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6 | Affine/Softmax 계층 구현하기 |
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7 | 오차 역전파법 구현하기 |
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6장 학습 관련 기술들 | 1 | 매개변수 갱신 |
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2 | 가중치 초기값 |
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3 | 배치정규화 |
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4 | 오버피팅을 줄이는 방법 |
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5 | 적절한 하이퍼 파라미터값 찾기 |
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7장 합성곱 신경망 | 1 | 완전 연결 계층의 문제점 |
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2 | 합성곱 연산 |
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3 | 패딩 |
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4 | 스트라이드 |
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5 | 3차원 데이터의 합성곱 연산 |
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6 | 블럭으로 생각하기 |
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7 | 배치처리 |
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8 | 풀링계층 |
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9 | 합성곱/풀링계층 구현하기 |
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10 | CNN 구현하기 |
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11 | 대표적인 CNN - LeNet 구현하기 |
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12 | 대표적인 CNN - AlexNet 구현하기 |
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13 | 이미지넷 우승 CNN - VGG 구현하기 |
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8장 텐써플로우 | 1 | 텐써 플로우란? |
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2 | 텐써 플로우 용어 설명 |
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3 | 텐써 플로우 기본 문법 |
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4 | 넘파이와 텐써 플로우 비교 |
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5 | Mnist 로 단층 신경망 구현하기 |
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6 | 텐써 플로우로 구현하는 비용함수 |
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7 | 경사감소법을 텐써 플로우로 구현 |
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8 | 텐써 플로우로 다층 신경망 구현하기 |
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9 | 텐써 플로우로 CNN 신경망 구현하기 |
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10 | 개/고양이 사진을 신경망으로 로드 |
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11 | 개/고양이 사진을 분류하는 신경망 생성 |
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12 | 정상폐/폐결절 사진을 로드하는 방법 |
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13 | 정상폐/폐결절 사진 분류 신경망 생성 |
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14 | 정상 이파리/질병 이파리를 로드 |
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15 | 정상 이파리/질병 이파리 신경망 생성 |
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16 | cifar10 데이터를 신경망에 로드 |
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17 | cifar10 데이터 분류 신경망 생성 |
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18 | 컴퓨터가 분류못한 이미지를 분류 |
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딥러닝책 :
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