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ÅÙ¼Ç÷Πµö·¯´× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
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±èµ¿±Ù
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°¡¸Þ
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- Á¦ÈÞ¸ô ÁÖ¹® ½Ã °í°´º¸»ó, ÀϺΠÀ̺¥Æ® Âü¿© ¹× ÁõÁ¤Ç° ÁõÁ¤, ÇÏ·ç/´çÀÏ ¹è¼Û¿¡¼ Á¦¿ÜµÇ¹Ç·Î Âü°í ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
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¡ºÅÙ¼Ç÷Πµö·¯´× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¡»Àº ¡´ÀΰøÁö´É ¡¤ µö·¯´× ¡¤ ÅÙ¼Ç÷Π¼³Ä¡¡µ, ¡´ÅÙ¼Ç÷Π±âÃÊ¡µ, ¡´È¸±Í(Regression)¡µ, ¡´tf.keras¸¦ »ç¿ëÇÑ È¸±Í¡µ, ¡´¿ÏÀü ¿¬°á ½Å°æ¸Á ºÐ·ù(Classification)¡µ µî ÅÙ¼Ç÷Πµö·¯´× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö¿¡ ´ëÇÑ ±âÃÊÀûÀÌ°í Àü¹ÝÀûÀÎ ³»¿ëÀÌ ¼ö·ÏµÇ¾î ÀÖ´Ù.
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ÅÙ¼Ç÷Πµö·¯´× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
Tensorflow Deeplearning Programming
ÀΰøÁö´É(AI) ½Ã´ë¸¦ ÁغñÇÏ´Â ÇÁ·Î±×·¡¹Ö
¢º Áï½Ã ½ÇÇà(eager execution) ¸ðµå »ç¿ë
¢º tf.keras¿¡ ÀÇÇÑ High level API »ç¿ë
¢º ¼±Çü ȸ±Í ¡¤ ´ÙÇ×½Ä È¸±Í
¢º ±×·¡µð¾ðÆ® ¼Ò½Ç°ú °¡ÁßÄ¡ ÃʱâÈ
¢º ¼øÂ÷Çü ¸ðµ¨ ¡¤ ÇÔ¼öÇü API ¸ðµ¨
¢º 1 ¡¤ 2Â÷¿ø ÇÕ¼º°ö(CNN) ºÐ·ù
¢º µ¥ÀÌÅÍ ¼Â(tf.keras.datasets) ºÐ¼®
¢º »çÀüÇнÀ¸ðµ¨(tf.keras.applications)ÀüÀÌÇнÀ(transfer learning)
¢º µ¥ÀÌÅÍ È®Àå ¡¤ ´ë¿ë·® µ¥ÀÌÅÍ ÇнÀ
¢º ¾÷»ùÇøµ ¡¤ ÀüÄ¡ÇÕ¼º°ö ¡¤ ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ ¡¤ GAN
¢º ¿µ»ó ºÐÇÒ ¡¤ °ËÃâ ¡¤ Colab
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Chapter01 ÀΰøÁö´É ¡¤ µö·¯´× ¡¤ ÅÙ¼Ç÷Π¼³Ä¡
01 ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´×
02 ÅÙ¼Ç÷Π¼³Ä¡
Chapter02 ÅÙ¼Ç÷Π±âÃÊ
03 Áï½Ã ½ÇÇà ¸ðµå¿Í ÅÙ¼ »ý¼º
04 ÅÙ¼Ç÷Π¿¬»ê
Chapter03 ȸ±Í(Regression)
05 Æò±Õ Á¦°ö ¿ÀÂ÷ ¼Õ½ÇÇÔ¼ö
06 ³ÑÆÄÀÌ ´Ü¼ø ¼±Çü ȸ±Í
07 ÀÚµ¿ ¹ÌºÐ °è»ê
08 ÅÙ¼Ç÷Π´Ü¼ø ¼±Çü ȸ±Í
09 ´Ùº¯¼ö ¼±Çü ȸ±Í
10 tf.keras.optimizers¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÇнÀ
11 ´ÙÇ×½Ä È¸±Í
Chapter04 tf.keras¸¦ »ç¿ëÇÑ È¸±Í
12 ¼øÂ÷Çü(Sequential) ¸ðµ¨
13 ÇÔ¼öÇü Model
14 ¸ðµ¨ ÀúÀå ¹× ·Îµå
Chapter05 ¿ÏÀü ¿¬°á ½Å°æ¸Á ºÐ·ù(Classification)
15 ¿ø-ÇÖ ÀÎÄÚµù°ú ±³Â÷ ¿£Æ®·ÎÇÇ ¿ÀÂ÷
16 È°¼ºÈ ÇÔ¼ö
17 ºÐ·ù ¼º´ÉÆò°¡
18 1-Dense Ãþ(1´º·±) AND ¡¤ OR ºÐ·ù
19 1-Dense Ãþ(2´º·±) AND ¡¤ OR ºÐ·ù
20 2Ãþ ½Å°æ¸Á: XOR ÀÌÁø ºÐ·ù
21 2D Á¤±ÔºÐÆ÷ µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º ¹× ºÐ·ù
22 IRIS µ¥ÀÌÅÍ ºÐ·ù
Chapter06 µ¥ÀÌÅÍ ¼Â: tf.keras.datasets
23 Boston_housing µ¥ÀÌÅÍ ¼Â
24 IMDB µ¥ÀÌÅÍ ¼Â
25 Reuters µ¥ÀÌÅÍ ¼Â
26 MNIST µ¥ÀÌÅÍ ¼Â
27 Fashion_MNIST µ¥ÀÌÅÍ ¼Â
28 CIFAR-10 µ¥ÀÌÅÍ ¼Â
29 CIFAR-100 µ¥ÀÌÅÍ ¼Â
Chapter07 Äݹé: ÇнÀ ¸ð´ÏÅ͸µ
30 Äݹé
...
31 ÅÙ¼º¸µå
Chapter08 ±×·¡µð¾ðÆ® ¼Ò½Ç°ú °úÀûÇÕ
32 ±×·¡µð¾ðÆ® ¼Ò½Ç°ú °¡ÁßÄ¡ ÃʱâÈ
33 ¹èÄ¡Á¤±ÔÈ
34 °úÀûÇÕ ¡¤ °¡ÁßÄ¡ ±ÔÁ¦ ¡¤ µå·Ó¾Æ¿ô
35 µå·Ó¾Æ¿ô
Chapter09 ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á(CNN)
36 Æеù
37 1Â÷¿ø Ç®¸µ
38 1Â÷¿ø ÇÕ¼º°ö
39 1Â÷¿ø ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á(CNN) ºÐ·ù
40 2Â÷¿ø Ç®¸µ
41 2Â÷¿ø ÇÕ¼º°ö
42 2Â÷¿ø ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á(CNN)
Chapter10 ÇÔ¼öÇü API
43 tf.keras.layers Ãþ
44 ÇÔ¼öÇü API ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á(CNN)
Chapter 11 »çÀüÇнÀ ¸ðµ¨: tf.keras.applications
45 VGG ¸ðµ¨
46 ResNet ¸ðµ¨
47 Inception ¡¤ GoogleNet
Chapter 12 µ¥ÀÌÅÍ È®Àå: ´ë¿ë·® µ¥ÀÌÅÍ ÇнÀ
48 ¿µ»ó ·Îµå ¡¤ ÀúÀå ¡¤ º¯È¯
49 ImageDataGenerator() ¡¤ Flow()
50 ImageDataGenerator() ¡¤ flfow_from_directory()
Chapter 13 ¾÷ »ùÇøµ ¡¤ ÀüÄ¡ ÇÕ¼º°ö ¡¤ ¿ÀÅä ÀÎÄÚµ¢ ¡¤ GAN
51 ¾÷ »ùÇøµ(UpSampling)
52 ÀüÄ¡ ÇÕ¼º°ö(Conv2DTranspose)
53 ¿ÀÅä ÀÎÄÚ´õ
54 Àû´ëÀû »ý¼º ¸ðµ¨(GAN)
Chapter 14 ¿µ»ó ºÐÇÒ ¡¤ °ËÃâ ¡¤ Colab
55 Oxford-IIIT Pet Dataset
56 Oxford-IIIT Pet Dataset ºÐ·ù
57 U-Net ¿µ»ó ºÐÇÒ
58 ¹°Ã¼ À§Ä¡ °ËÃâ ¹× ºÐ·ù
59 Colab ºÐ·ù
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±èµ¿±Ù [Àú]
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Àú¼ [ÅÙ¼Ç÷Πµö·¯´× ÇÁ·Î±×·¡¹Ö]
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Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
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ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù. |
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±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ù À̳», ȤÀº ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳»
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´É |
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±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
±¸¸ÅÈ®Á¤ ÀÌÈÄ(¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ÇÑÇÔ)
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
(´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü)
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì |
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´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù.
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
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Áß°í»óÇ°ÀÇ ±³È¯ |
Áß°í»óÇ°Àº Á¦ÇÑµÈ Àç°í ³»¿¡¼ ÆǸŰ¡ ÀÌ·ç¾îÁö¹Ç·Î, ±³È¯Àº ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°ÀÇ È¯ºÒ |
¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Ã¥ÀÓÀº ¿øÄ¢ÀûÀ¸·Î ¾÷ü¿¡°Ô ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ±³È¯/¹ÝÇ° Á¢¼ö½Ã ¹Ýµå½Ã ÆǸÅÀÚ¿Í ÇùÀÇ ÈÄ ¹ÝÇ° Á¢¼ö¸¦ ÇϼžßÇϸç, ¹ÝÇ°Á¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óÇ° È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï À¯ÀÇÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
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¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
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<ÀÎÅÍÆÄÅ© Á÷¹è¼Û »óÇ°> |
»óÇ°Àº ¿ù~Åä¿äÀÏ ¿ÀÀü 10½Ã ÀÌÀü ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´çÀÏ Ãâ°í/´çÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù. |
»óÇ°Àº ¼¿ïÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀº ´çÀÏ Ãâ°í/ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇϸç,
¼¿ï¿ÜÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀÇ °æ¿ì´Â ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
(´Ü, ¿ù¿äÀÏÀº 12½Ã±îÁö ÁÖ¹®¿¡ ÇÑÇÔ)
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»óÇ°Àº, ÀÔ°í¿¹Á¤ÀÏ(Á¦Ç°Ãâ½ÃÀÏ)+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù. |
~
»óÇ°Àº À¯ÅëƯ¼º»ó ÀÎÅÍÆÄÅ©¿¡¼ Àç°í¸¦ º¸À¯ÇÏÁö ¾ÊÀº »óÇ°À¸·Î ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø±âÁØÃâ°íÀÏ:ÀÎÅÍÆÄÅ©°¡ »óÇ°À» ¼ö±ÞÇÏ¿© ¹°·ùâ°í¿¡¼ Æ÷Àå/Ãâ°íÇϱâ±îÁö ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£
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<¾÷ü Á÷Á¢¹è¼Û/¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°> |
~
»óÇ°Àº ¾÷ü°¡ ÁÖ¹®À» È®ÀÎÇÏ°í, Ãâ°íÇϱâ±îÁö °É¸®´Â ½Ã°£ÀÔ´Ï´Ù. ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(2ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
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¹è¼Ûºñ ¾È³» |
µµ¼(Áß°íµµ¼ Æ÷ÇÔ)¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óÇ°À» ±¸¸Å½Ã : ¾÷üº°·Î »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë
* ¼¼Æ®»óÇ°ÀÇ °æ¿ì ºÎºÐÃë¼Ò ½Ã Ãß°¡ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
* ºÏÄ«Æ®¿¡¼ ¹è¼Ûºñ¾ø¾Ö±â ¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϼż, µ¿ÀϾ÷ü»óÇ°À» Á¶±Ý ´õ ±¸¸ÅÇϽøé, ¹è¼Ûºñ¸¦ Àý¾àÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
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Çؿܹè¼Û ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼¿¡¼´Â ±¹³»¿¡¼ ÁÖ¹®ÇϽðųª ÇØ¿Ü¿¡¼ ÁÖ¹®ÇÏ¿© ÇØ¿Ü·Î ¹è¼ÛÀ» ¿øÇÏ½Ç °æ¿ì DHL°ú Ư¾àÀ¸·Î Ã¥Á¤µÈ ¿ä±ÝÇ¥¿¡
ÀÇÇØ °³ÀÎÀÌ ÀÌ¿ëÇÏ´Â °æ¿ìº¸´Ù ¹è¼Û¿ä±ÝÀ» Å©°Ô ³·Ã߸ç DHL(www.dhl.co.kr)·Î Çؿܹè¼Û ¼ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
Çؿܹè¼ÛÀº µµ¼/CD/DVD »óÇ°¿¡ ÇÑÇØ ¼ºñ½ºÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ´Ù¸¥ »óÇ°À» ºÏÄ«Æ®¿¡ ÇÔ²² ´ãÀ¸½Ç °æ¿ì Çؿܹè¼ÛÀÌ ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
ÇØ¿ÜÁÖ¹®¹è¼Û ¼ºñ½º´Â ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ȸ¿ø °¡ÀÔÀ» Çϼž߸¸ ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä!!! |
µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¿ÀǸ¶ÄϾ÷üÀÇ ¹è¼ÛÁö¿¬½Ã ÁÖ¹®ÀÌ ÀÚµ¿À¸·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
À¯ÅëÀÇ Æ¯¼º»ó Ãâ°í±â°£Àº ¿¹Á¤º¸´Ù ¾Õ´ç°ÜÁö°Å³ª ´ÊÃçÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù. |
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