|
|
|
ÅÙ¼Ç÷ηΠ¹è¿ì´Â ¼öÄ¡ÃÖÀûÈ¿Í µö·¯´× : ±âÃÊ ¼öÇаú ÇÔ²² ºñÀüºÎÅÍ ¾ð¾î±îÁö!
|
|
|
ȲÀ±±¸
¤Ó
³²°¡¶÷ºÏ½º
|
|
|
|
- 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.
-
-
-
ÀÌ Ã¥Àº ÅÙ¼Ç÷Î(TensorFlow)¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ´Ù¾çÇÑ µö·¯´× ¸ðµ¨À» ÇнÀÇÏ´Â ¹æ¹ý°ú ÃÖÀûÈ ÀÌ·ÐÀ» ´Ù·ì´Ï´Ù. µö·¯´×¿¡ °ü·ÃµÈ ¸¹Àº ¼öÇÐ ÀÌ·ÐÀÌ ÀÖÁö¸¸, °¡Àå ÇÙ½ÉÀûÀÎ ÃÖÀûÈ ¹®Á¦¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î µö·¯´× ÇнÀÀ» ¼³¸íÇÕ´Ï´Ù. 2020³âµµ¿¡ ¹ß°£µÈ ¡°µö·¯´×À» À§ÇÑ ÃÖÀûÈ¿Í ¼öÄ¡Çؼ®¡±ÀÇ °³Á¤ÆÇ ¼º°ÝÀÌ °ÇÕ´Ï´Ù.
ÅÙ¼Ç÷Π1ÀÌ´ø ±âÁ¸ ½Ç½À ¿¹Á¦µéÀÌ ¸ðµÎ ÅÙ¼Ç÷Π2·Î º¯°æµÇ´Â Å« º¯È°¡ ÀÖ½À´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, ±âÁ¸¿¡´Â ÀÚ¿¬¾î µ¥ÀÌÅÍ¿¡¼ Áß¿äÇÑ »çÀüÇнÀ °ü·Ã ÆÄÆ®¸¦ Ãß°¡ÇÏ°í, ¿µ»ó, ÀÚ¿¬¾î, ±×¸®°í Å×ÀÌºí µ¥ÀÌÅÍ°¡ ¸ðµÎ ¼¯¿© ÀÖ´Â µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç´Â ÆÄÆ®µµ Ãß°¡ÇÏ¿© ½ÇÁ¦ ÇöÀå°ú Á¦Ç°¿¡ Àû¿ëÇÒ ¶§ µµ¿òÀÌ µÇµµ·Ï ±¸¼ºÇÏ¿´½À´Ï´Ù.
ÇöÀç±îÁö ÃâÆÇµÈ µö·¯´× °ü·Ã µµ¼¿Í °ÀǵéÀº ÃÖÀûÈ À̷п¡ ´ëÇؼ ´Ù·çÁö ¾Ê°Å³ª ³Ê¹« °£´ÜÇÏ°Ô ´Ù·ì´Ï´Ù. ÇÏÁö¸¸ ÃÖÀûÈ ÀÌ·ÐÀ» ÀÌÇØÇϱ⿡´Â ºÎÁ·ÇÑ ¾çÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â °¡Àå ¸ÕÀú ÃÖÀûÈ ÀÌ·ÐÀ» ¼Ò°³ÇÏ°í, ÃÖÀûÈ ¹®Á¦´Â ÅÙ¼Ç÷θ¦ »ç¿ëÇÏ¿© DZ´Ï´Ù.
[ÀÌ Ã¥¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¼±ÇàÇнÀ]
ÀÌ Ã¥ÀÇ ¿øÈ°ÇÑ ÀÌÇظ¦ À§Çؼ´Â ´ÙÀ½°ú °°Àº ¼±¼ö Áö½ÄÀÌ ÇÊ¿äÇÕ´Ï´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº ÆÄÀ̽㠱âÃÊ ¹®¹ý°ú ¼ö½Ä¿¡ °üÇؼ ÀÏÀÏÀÌ ¼³¸íÇÏÁö ¾Ê½À´Ï´Ù. ¼±ÇàÇнÀÀÌ µÇ¾î ÀÖ´Ù¸é ÇнÀ È¿°ú¸¦ ´õ ³ôÀÏ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
1. ÆÄÀ̽ã(Python) ±âÃÊ ¹®¹ý¿¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ
2. ´ëÇÐ °ÀÇ¿¡¼ ´Ù·ç´Â ¹ÌºÐ°ú Æí¹ÌºÐÀÇ ÀÌÇØ
[ÀÌ Ã¥ÀÇ ´ë»ó µ¶ÀÚ]
ÀÌ Ã¥Àº ´ÙÀ½°ú °°Àº µ¶ÀÚ¸¦ ´ë»óÀ¸·Î ÇÕ´Ï´Ù.
1. µö·¯´× ÇÙ½É À̷п¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ°¡ ÇÊ¿äÇÑ µ¶ÀÚ
2. µö·¯´× °ü·Ã ³í¹®À» Àдµ¥ ¾î·Á¿òÀ» °Þ´Â µ¶ÀÚ
3. ÅÙ¼Ç÷θ¦ ÀÌ¿ëÇÑ µö·¯´× Äڵ尡 ÀÖÁö¸¸, ÀڽŸ¸ÀÇ µ¥ÀÌÅͷδ Àß µ¿ÀÛÇÏÁö ¾Ê´Â Çö»óÀ» °ÞÀº µ¶ÀÚ
4. ÅÙ¼Ç÷ΠÆÐÅ°ÁöÀÇ °³³äÀÌ ±Ã±ÝÇÑ µ¶ÀÚ
5. µö·¯´×ÀÇ ±âÃÊ À̷аú ÅÙ¼Ç÷θ¦ µ¿½Ã¿¡ ¹è¿ì°í ½ÍÀº µ¶ÀÚ
[¼Ò½ºÄÚµå ´Ù¿î·Îµå ¹× Q&A]
¼Ò½ºÄÚµå ´Ù¿î·Îµå¿Í Q&A´Â ÀúÀÚ À¥ÆäÀÌÁö¿¡¼ È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
* ÀúÀÚ À¥ÆäÀÌÁö: https://github.com/DNRY/tfopt
-
-
ÀÌ Ã¥Àº µö·¯´× ¸ðµ¨À» ½Ç¹«¿¡ Àû¿ëÇÏ¸ç ¾î·Á¿òÀ» °Þ¾ú´ø ½Ç¹«ÀÚ/¿¬±¸ÀÚÀÇ °æÇè°ú µö·¯´× °ÀǸ¦ ÁøÇàÇÏ¸ç ¹ÞÀº ¸¹Àº ºÐÀÇ Çǵå¹éÀ» Åä´ë·Î ¸¸µé¾ú½À´Ï´Ù. µö·¯´×ÀÇ ¿ø¸®¸¦ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï µö·¯´× À̷п¡ ´ëÇÑ ¼³¸í°ú ½Ç½À Äڵ带 µ¿½Ã¿¡ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
ÀÌ·¯ÇÑ µö·¯´× ÀÌ·ÐÀ» ¹ÙÅÁÀ¸·Î Ã¥ÀÇ ÈĹݺο¡¼´Â ½Ç¹«¿¡¼ È¿°úÀûÀ¸·Î »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â µö·¯´× ¸ðµ¨À» ¼Ò°³ÇÔÀ¸·Î½á À̷п¡¸¸ Ä¡¿ìÄ¡Áö ¾Ê°í ½Ç¹«¿Í ½ÇÀü¿¡µµ µµ¿òÀÌ µÇµµ·Ï ±¸¼ºÇß½À´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, Ã¥¿¡ Æ÷ÇÔµÈ ±×·¡ÇÁ °á°ú¿Í µ¶ÀںеéÀÇ °á°ú°¡ Ç×»ó µ¿ÀÏÇÏ°Ô ³ª¿Ã ¼ö ÀÖµµ·Ï ½Å°æ ½è½À´Ï´Ù.
Ȥ½Ã Áú¹®À̳ª Äڵ尡 À߸øµÈ ºÎºÐÀÌ ÀÖ´Ù¸é https://github.com/DNRY/tfopt¿¡¼ ¼ÒÅëÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï À¥ÆäÀÌÁö¸¦ °³¼³Çß½À´Ï´Ù.
[ÀÌ Ã¥ÀÇ ±¸¼º]
ÀÌ Ã¥Àº ´ÙÀ½°ú °°ÀÌ ÃÑ 7°¡Áö PART·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ½À´Ï´Ù.
* PART 1: ÇÁ·Î±×·¡¹Ö Áغñ ÀÛ¾÷
* PART 2: µö·¯´×¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¼öÄ¡Çؼ® ÀÌ·Ð
* PART 3: µö·¯´× ±âº» ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇÑ ¼öÄ¡ÃÖÀûÈ
* PART 4: ÇнÀ/Å×½ºÆ®¿ë µ¥ÀÌÅÍ¿Í ¾ð´õ/¿À¹ö ÇÇÆÃ
* PART 5: ´Ù¾çÇÑ ºñÀü µö·¯´× ¸ðµ¨
* PART 6: ´Ù¾çÇÑ ÀÚ¿¬¾î ó¸® ºÐ¾ß µö·¯´× ¸ðµ¨
* PART 7: 2°³ ÀÌ»óÀÇ º¹ÇÕ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç´Â µö·¯´× ¸ðµ¨
-
-
ÀÌ Ã¥À» ³»¸ç...
µé¾î°¡¸ç...
ÃßõÀÇ ¸»
PART 1 ÇÁ·Î±×·¡¹Ö Áغñ ÀÛ¾÷
Chapter 01 °³¹ßȯ°æ ¼³Á¤Çϱâ
1.1 ¾Æ³ªÄÜ´Ù(Anaconda)
1.1.1 ¾Æ³ªÄÜ´Ù ¼³Ä¡Çϱâ
1.1.2 Å͹̳Π½ÇÇà ¹æ¹ý
1.1.3 °³¹ßȯ°æ »ý¼º°ú »èÁ¦ ±×¸®°í ÆÐÅ°Áö ¼³Ä¡
1.1.4 °³¹ßȯ°æ È°¼ºÈ¿Í ºñÈ°¼ºÈ
1.1.5 °³¹ßȯ°æ ³»¿¡ ÆÐÅ°Áö ¼³Ä¡Çϱâ
1.1.6 °³¹ßȯ°æ ³»º¸³»±â¿Í ºÒ·¯¿À±â
1.2 ÅÙ¼Ç÷Î(TensorFlow) ¹× °ü·Ã ÆÐÅ°Áö ¼³Ä¡Çϱâ
1.2.1 ymlÀ» ÅëÇØ ºÒ·¯¿À±â
1.2.2 yml¾øÀÌ Á÷Á¢ ¼³Á¤Çϱâ
Chapter 02 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ°ú ÆÄÀ̽ã Æ©Å丮¾ó
2.1 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ(Jupyter Notebook)
2.1.1 ÆÄÀ̽ã ÄÚµå ½ÇÇàÇϱâ
2.1.2 ¸¶Å©´Ù¿î
2.1.3 Æí¸®ÇÑ ±â´É ¼Ò°³
2.2 ÆÄÀ̽㠱âÃÊ ¹®¹ý
2.2.1 º¯¼ö ¼±¾ð ¹× ÇÔ¼ö ¼±¾ð, ±×¸®°í À͸íÇÔ¼ö
2.2.2 ÁÖ¿ä º¯¼ö ŸÀÔ
2.2.3 for loop
2.2.4 if statement
2.2.5 Á¦³Ê·¹ÀÌÅÍ(Generator)
2.3 ÀÚÁÖ »ç¿ëµÇ´Â ÆÄÀ̽㠹®¹ý ÆÐÅÏ
2.3.1 µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ¸¶´Ù ´Ù¸¥ for loop ½ºÅ¸ÀÏ
2.3.2 zipÀÌ µé¾î°£ for loop
2.3.3 ÇÑ ÁÙ for¹®
2.3.4 ÆÄÀÏ Àбâ/¾²±â
2.4 numpy array
2.4.1 nÂ÷¿ø ¹è¿(Array)
2.4.2 ¹è¿ÀÇ ¸ð¾ç(Shape)
2.4.3 ÀüÄ¡ ¿¬»ê(Transpose)
2.4.4 Resh...ape
2.4.5 ¹è¿ À妽Ì
2.5 ½Ã°¢È ÆÐÅ°Áö(matplotlib) Æ©Å丮¾ó
2.5.1 ºÐÆ÷µµ(Scatter Plot) ±×¸®±â
2.5.2 Pair Plot(Æä¾îÇöù) ±×¸®±â
2.5.3 ´ÜÀϺ¯¼ö ÇÔ¼ö ±×·¡ÇÁ ±×¸®±â
2.5.4 ¿©·¯ ±×·¡ÇÁ¸¦ ÇÑ ´«¿¡ º¸±â
2.5.5 ±×·¡ÇÁ ½ºÅ¸Àϸµ
2.5.6 ´Ùº¯¼ö ÇÔ¼ö ±×·¡ÇÁ ±×¸®±â
Chapter 03 ÅÙ¼Ç÷ΠƩÅ丮¾ó
3.1 ÅÙ¼Ç÷Π¼³Ä¡
3.2 ÅÙ¼Ç÷Π±¸Á¶ ÀÌÇØÇϱâ
3.2.1 ±×·¡ÇÁ(Graph)
3.2.2 ÅÙ¼(Tensor)
3.2.3 ¿¬»ê(Operation)
3.3 ÁÖ¿ä ŸÀÔ 2°¡Áö
3.3.1 Constant
3.3.2 Variable
3.4 ±âÃÊ ¼öÇÐ ¿¬»ê
3.4.1 ½ºÄ®¶ó µ¡¼À
3.4.2 ÅÙ¼Ç÷ο¡¼ Á¦°øÇÏ´Â ´Ù¾çÇÑ ÇÔ¼ö
3.4.3 ¸®´ö¼Ç(Reduction)
3.4.4 Äɶó½º(Keras) ¸ðµ¨
PART 2 µö·¯´×¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¼öÄ¡Çؼ® ÀÌ·Ð
Chapter 04 ÃÖÀûÈ À̷п¡ ÇÊ¿äÇÑ ¼±Çü´ë¼ö¿Í ¹ÌºÐ
4.1 ¼±Çü´ë¼ö
4.1.1 Á¤ÀÇ ¹× Ç¥±â¹ý
4.1.2 ±³À°°úÁ¤¿¡ µû¸¥ ¼±Çü´ë¼öÀÇ ¹æÇ⼺
4.1.3 º¤ÅÍ/º¤ÅÍ ¿¬»ê
4.1.4 Çà·Ä/º¤ÅÍ ¿¬»ê
4.1.5 Çà·Ä/Çà·Ä ¿¬»ê
4.1.6 ¼±Çü½Ã½ºÅÛÀÇ Ç®ÀÌ
4.2 µö·¯´×¿¡¼ ÀÚÁÖ »ç¿ëµÇ´Â ¼±Çü´ë¼ö Ç¥±â¹ý
4.2.1 ¹ÌºÐ°ú ±×·¡µð¾ðÆ®(Gradient)
Chapter 05 µö·¯´×¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ÃÖÀûÈ ÀÌ·Ð
5.1 µö·¯´×¿¡ ³ªÅ¸³ª´Â ÃÖÀûÈ ¹®Á¦
5.2 ÃÖÀûÈ ¹®Á¦ÀÇ Ãâ¹ß
5.3 ÃÖÀûÈ ¹®Á¦ Ç¥ÇöÀÇ µ¶Çعý
5.3.1 ¼±Çü ȸ±Í ¸ðµ¨
5.3.2 Á¦°ö°ªÀÇ ÇÕÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¼±Çü ȸ±Í
5.3.3 Àý´ñ°ªÀÇ ÇÕÀ» »ç¿ëÇÑ ¼±Çü ȸ±Í
5.4 ´Ù¾çÇÑ µö·¯´× ¸ðµ¨°ú ÃÖÀûÈ ¹®Á¦ ¹Ì¸®º¸±â
Chapter 06 °íÀü ¼öÄ¡ÃÖÀûÈ ¾Ë°í¸®Áò
6.1 ¼öÄ¡ÃÖÀûÈ ¾Ë°í¸®ÁòÀÌ ÇÊ¿äÇÑ ÀÌÀ¯
6.2 ¼öÄ¡ÃÖÀûÈ ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ÆÐÅÏ
6.3 ±×·¡µð¾ðÆ® µð¼¾Æ®(Gradient Descent)
6.3.1 ¿¹Á¦·Î ¹è¿ì´Â ±×·¡µð¾ðÆ® µð¼¾Æ®
6.3.2 ±×·¡µð¾ðÆ® µð¼¾Æ® ¹æ¹ýÀÇ ÇÑ°èÁ¡
6.4 ±×·¡µð¾ðÆ® µð¼¾Æ®¸¦ »ç¿ëÇÑ ¼±Çü ȸ±Í ¸ðµ¨ ÇнÀ
6.4.1 ¼±Çü ȸ±Í ¹®Á¦ ¼ö½Ä ¼Ò°³
6.4.2 ±×·¡µð¾ðÆ® µð¼¾Æ® ¹æ¹ý Àû¿ë
6.4.3 ÇÑ°èÁ¡
Chapter 07 µö·¯´×À» À§ÇÑ ¼öÄ¡ÃÖÀûÈ ¾Ë°í¸®Áò
7.1 ½ºÅäij½ºÆ½ ¹æ¹ý(Stochastic method)
7.2 ½ºÅäij½ºÆ½ ¹æ¹ýÀÇ ÄÚµå ±¸Çö ÆÐÅÏ
7.3 Ž»ö ¹æÇâ ±â¹Ý ¾Ë°í¸®Áò
7.3.1 ½ºÅäij½ºÆ½ ±×·¡µð¾ðÆ® µð¼¾Æ® ¹æ¹ý
7.3.2 ¸ð¸àÅÒ/³×½ºÅ×·ÎÇÁ ¹æ¹ý
7.4 ÇнÀ·ü ±â¹Ý ¾Ë°í¸®Áò
7.4.1 ÀûÀÀÇü ÇнÀ·ü ¹æ¹ýÀÇ Çʿ伺
7.4.2 Adagrad
7.4.3 RMSProp (Root Mean Square Propagation)
7.4.4 Adam
PART 3 ÅÙ¼Ç÷θ¦ »ç¿ëÇÑ µö·¯´×ÀÇ ±âº» ¸ðµ¨ ÇнÀ
Chapter 08 ¼±Çü ȸ±Í ¸ðµ¨
8.1 ¿¹Ãø ¸ðµ¨°ú ¼Õ½ÇÇÔ¼ö
8.2 °áÁ¤·ÐÀû ¹æ¹ý°ú ½ºÅäij½ºÆ½ ¹æ¹ý
8.2.1 °áÁ¤·ÐÀû ¹æ¹ý
8.2.2 ½ºÅäij½ºÆ½ ¹æ¹ý
8.3 ºñ¼±Çü ȸ±Í ¸ðµ¨
8.3.1 ÀÌÂ÷ °î¼± µ¥ÀÌÅÍ
8.3.2 »ïÂ÷ °î¼± µ¥ÀÌÅÍ
8.3.3 »ï°¢ÇÔ¼ö °î¼± µ¥ÀÌÅÍ
8.4 ºñ¼±Çü Ư¼º°ª ÃßÁ¤ ¹æ¹ý°ú ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨
Chapter 09 ¼±Çü ºÐ·ù ¸ðµ¨
9.1 ÀÌÇ× ºÐ·ù ¸ðµ¨
9.1.1 ¿¬¼Ó È®·ü ¸ðµ¨
9.1.2 ÃÖ´ë¿ìµµ¹ý°ú Å©·Î½º ¿£Æ®·ÎÇÇ
9.1.3 ¹Ì´Ï ¹èÄ¡ ¹æ¹ýÀ» ÅëÇÑ ¸ðµ¨ ÇнÀ
9.1.4 Ư¼º°ªÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ºñ¼±Çü ºÐ·ù ¸ðµ¨
9.2 ´ÙÁß ºÐ·ù ¸ðµ¨
9.2.1 ¼ÒÇÁÆ®¸Æ½º(Softmax)
9.2.2 ¿ø-ÇÖ(One-hot) ÀÎÄÚµù
9.2.3 ´ÙÁß ºÐ·ù ¸ðµ¨ÀÇ Å©·Î½º ¿£Æ®·ÎÇÇ
9.2.4 ¹Ì´Ï ¹èÄ¡ ¹æ¹ýÀ» ÅëÇÑ ¸ðµ¨ ÇнÀ
9.2.5 MNIST
Chapter 10 ½Å°æ¸Á ȸ±Í ¸ðµ¨
10.1 ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨ÀÇ Çʿ伺
10.2 ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨ ¿ë¾î ¼Ò°³
10.3 ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨ ±¸Çö
10.4 ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨ÀÇ ´Ù¾çÇÑ Ç¥Çö
10.5 Ư¼º°ª ÀÚµ¿ ÃßÃâÀÇ ¿ø¸®
10.6 ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨ÀÇ ´ÜÁ¡
Chapter 11 ½Å°æ¸Á ºÐ·ù ¸ðµ¨
11.1 ½Å°æ¸Á ºÐ·ù ¸ðµ¨ÀÇ Çʿ伺
11.2 ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÆ÷¿Í ½Å°æ¸Á ºÐ·ù ¸ðµ¨
11.2.1 ½Å°æ¸Á ºÐ·ù ¸ðµ¨ ÇнÀ
11.2.2 üĿº¸µå ¿¹Á¦
11.2.3 ºÒ±ÔÄ¢ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÆ÷ ¿¹Á¦
11.3 ½Å°æ¸Á ºÐ·ù ¸ðµ¨ÀÇ ´Ù¾çÇÑ Ç¥Çö
11.4 MNIST ºÐ·ù ¹®Á¦
PART 4 ÇнÀ¿ë/Å×½ºÆ®¿ë µ¥ÀÌÅÍ¿Í ¾ð´õÇÇÆÃ/¿À¹öÇÇÆÃ
Chapter 12 ¾ð´õÇÇÆÃ/¿À¹öÇÇÆà ¼Ò°³
12.1 µö·¯´× ¸ðµ¨°ú ÇÔ¼ö
12.2 ÇнÀ¿ë µ¥ÀÌÅÍ¿Í Á¤´äÇÔ¼ö
12.3 Á¤´äÇÔ¼ö¿Í Å×½ºÆ®¿ë µ¥ÀÌÅÍ
12.4 ¾ð´õÇÇÆÃ/¿À¹öÇÇÆÃÀÇ 2°¡Áö ¿äÀÎ
Chapter 13 ¾ð´õÇÇÆÃÀÇ Áø´Ü°ú ÇØ°áÃ¥
13.1 ÇнÀ ¹Ýº¹ Ƚ¼ö Àç¼³Á¤
13.2 ÇнÀ·ü Àç¼³Á¤
13.3 ¸ðµ¨ º¹Àâµµ Áõ°¡
13.4 ¾ð´õÇÇÆÃµÈ ½Å°æ¸Á ºÐ·ù ¸ðµ¨
13.5 ¾ð´õÇÇÆà ¿ä¾à
Chapter 14 ¿À¹öÇÇÆÃÀÇ Áø´Ü°ú ÇØ°áÃ¥
14.1 ÇнÀ ¹Ýº¹ Ƚ¼ö Àç¼³Á¤
14.2 Regularization ÇÔ¼ö Ãß°¡
14.2.1 L2 Regularization
14.2.2 L1 Regularization
14.3 µå·Ó¾Æ¿ô(Dropout)
14.4 ºÐ·ù ¹®Á¦
14.5 ±³Â÷°ËÁõ µ¥ÀÌÅÍÀÇ µîÀå
Chapter 15 ÅÙ¼º¸µå(TensorBoard) È°¿ë
15.1 ±×·¡ÇÁ ±×¸®±â
15.2 È÷½ºÅä±×·¥ ±×¸®±â
15.3 À̹ÌÁö ±×¸®±â
15.4 ½Å°æ¸Á ¸ðµ¨ ÇнÀ °úÁ¤¿¡ ÅÙ¼º¸µå Àû¿ëÇϱâ
15.5 Custom °ªÀ» ÅÙ¼º¸µå¿¡ Ãâ·ÂÇϱâ
Chapter 16 ¸ðµ¨ ÀúÀåÇϱâ¿Í ºÒ·¯¿À±â
16.1 ÀúÀåÇϱâ
16.2 ºÒ·¯¿À±â
16.3 ¿À¹öÇÇÆà Çö»ó ÇØ°á ÀÀ¿ë ¿¹Á¦
Chapter 17 µö·¯´× °¡À̵å¶óÀÎ
17.1 µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÁøÇà ¼ø¼
17.1.1 ¸ðµ¨°ú ¼Õ½ÇÇÔ¼ö ¼±ÅÃ
17.1.2 ¸ðµ¨ ÇнÀ ÁøÇà
17.1.3 ¾ð´õÇÇÆà ȮÀÎ
17.1.4 ¿À¹öÇÇÆà ȮÀÎ
17.1.5 ÃÖÁ¾ ¼º´É È®ÀÎ
17.2 µö·¯´× ÇнÀÀÇ ±Ùº»Àû ÇÑ°è
17.2.1 ¼Õ½ÇÇÔ¼ö¿¡´Â ÇнÀ¿ë µ¥ÀÌÅÍ»ÓÀÌ´Ù
17.2.2 µ¥ÀÌÅÍ Àü󸮴 ¸Å¿ì Áß¿äÇÏ´Ù
17.2.3 ¼Õ½ÇÇÔ¼ö¿Í Á¤È®µµ´Â ´Ù¸£´Ù
17.2.4 Å×½ºÆ® µ¥ÀÌÅÍÀÇ ºÐÆ÷´Â ¿ÏÀüÈ÷ ¾Ë ¼ö ¾ø´Ù
PART 5 µö·¯´× ¸ðµ¨
Chapter 18 CNN ¸ðµ¨
18.1 µö·¯´×(Deep Learning) À̶õ
18.2 CNN ¸ðµ¨ ¼Ò°³
18.3 Äܺ¼·ç¼Ç(Convolution)
18.3.1 Ä¿³Î(Kernel)/Filter
18.3.2 Strides
18.3.3 Padding
18.4 Max-Pooling
18.5 Dropout
18.6 ReLU È°¼º ÇÔ¼ö
18.6.1 »ç¶óÁö´Â ±×·¡µð¾ðÆ® ¹®Á¦(Vanishing gradient problem)
18.6.2 ¹®Á¦ÀÇ ÀÌÇØ
18.6.3 ¹®Á¦ÀÇ ¿øÀÎ
18.6.4 ÇØ°á
18.7 ÀÚµ¿ Ư¼º(Feature) ÃßÃâ
18.8 MNIST ¼ýÀÚ ºÐ·ù ¹®Á¦
18.8.1 µ¥ÀÌÅÍ ÈȾ±â
18.8.2 One-Hot ÀÎÄÚµù
18.8.3 CNN¸ðµ¨ ±¸ÃàÇϱâ
18.8.4 ÃÖÀûÈ ¹®Á¦ ¼³Á¤
18.8.5 ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ¼³Á¤
18.8.6 ÇнÀ ½ÃÀÛ
18.8.7 Á¤È®µµ È®ÀÎ
18.8.8 Àüü ÄÚµå
Chapter 19 GAN(Generative Adversarial Networks) ¸ðµ¨
19.1 min-max ÃÖÀûÈ ¹®Á¦ ¼Ò°³
19.2 Generator(»ý¼º±â)
19.2.1 ÇнÀ¿ë µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
19.2.2 Leaky ReLU(´©¼³ ReLU)
19.2.3 Tanh Output
19.3 Discriminator(ÆǺ°±â)
19.4 GAN ³×Æ®¿öÅ© ¸¸µé±â
19.4.1 Hyperparameters
19.5 ¼Õ½ÇÇÔ¼ö
19.6 Training(ÇнÀ)
19.6.1 Training(ÇнÀ)ÀÇ ¼¼ºÎ Á¶°Ç ¼³Á¤
19.6.2 Training one epoch
19.6.3 ÇнÀ ½ÃÀÛ
19.6.4 Training loss(ÇнÀ ¼Õ½Ç)
19.6.5 »ý¼º±â·Î ¸¸µç »ùÇà ¿µ»ó
19.6.6 »ý¼º±â·Î »õ·Î¿î ¿µ»ó ¸¸µé±â
19.7 À¯¿ëÇÑ ¸µÅ© ¹× Àüü ÄÚµå
19.7.1 À¯¿ëÇÑ ¸µÅ©
19.7.2 Àüü ÄÚµå
PART 6 ÀÀ¿ë ¹®Á¦
Chapter 20 ¿µ»ó
20.1 Transfer Learning(ÀüÀÌ ÇнÀ)
20.2 ²É »çÁø ºÐ·ù
20.2.1 ÇÊ¿äÇÑ »çÀü Áö½Ä
20.2.2 ȯ°æ Áغñ
20.2.3 ¹®Á¦ ¼Ò°³
20.2.4 VGG16 ¸ðµ¨
20.2.5 µ¥ÀÌÅÍ ÈȾ±â
20.2.6 ¸ðµ¨ ¸¸µé±â
20.2.7 ÃÖÀûÈ ¹®Á¦¿Í ÇÏÀÌÆÛ ÆĶó¹ÌÅÍ ¼³Á¤
20.2.8 ÇнÀ
20.2.9 Á¤È®µµ
20.3 Fine-tuning
20.4 Transfer Learning Àüü ÄÚµå
Chapter 21 ÀÚ¿¬¾î µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨
21.1 IMDB µ¥ÀÌÅÍ
21.2 ÀÚ¿¬¾î µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
21.3 ¸Ó½Å·¯´×¿¡¼ »ç¿ëÇÏ´ø Àüó¸® ±â¹ý
Chapter 22 IMDB ¿µÈ ¸®ºä ¿¹Á¦: RNN ¸ðµ¨ ÇнÀ
22.1 Embedding
22.2 LSTM¸ðµ¨ ÇнÀ
22.3 Bidirectional LSTM¸ðµ¨ ÇнÀ
22.4 Multi-Layer LSTM ¸ðµ¨ ÇнÀ
Chapter 23 IMDB ¿µÈ ¸®ºä ¿¹Á¦: RNN »çÀüÇнÀ ¸ðµ¨ È°¿ë
23.1 ÀÓº£µù ±×´ë·Î »ç¿ëÇϱâ
23.2 ÀÓº£µù Ãß°¡ ÇнÀÇϱâ
Chapter 24 IMDB ¿µÈ ¸®ºä ¿¹Á¦: BERT »çÀüÇнÀ ¸ðµ¨ È°¿ë
24.1 BERT »çÀüÇнÀ ¸ðµ¨
24.2 BERT »çÀüÇнÀ ¸ðµ¨ ·ÎµåÇϱâ
24.3 BERT »çÀüÇнÀÀ» IMDB °¨Á¤ ºÐ¼®À¸·Î Ãß°¡ ÇнÀ
Chapter 25 È¥ÇÕ Å¸ÀÔ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀÔ·ÂÀ¸·Î ¹Þ´Â µö·¯´× ¸ðµ¨
25.1 Concatenate¸¦ È°¿ëÇÑ ´ÙÁß ÀÔ·Â ¸ðµ¨ »ý¼º
25.2 À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ Ãß°¡ÇÑ ¸ðµ¨ »ý¼º
25.3 À̹ÌÁö¿Í ÀÚ¿¬¾î µ¥ÀÌÅÍ Ãß°¡ÇÑ ¸ðµ¨ »ý¼º
PART 7 ºÎ·Ï
Chapter 26 GPU »ç¿ëÇϱâ
26.1 CPU vs GPU - Latency and throughput processing
26.2 TPU, Tensor core
26.3 GPU ȯ°æ ±¸Ãà
26.3.1 Linux(¸®´ª½º)
26.3.2 Windows(À©µµ)
26.4 ÅÙ¼Ç÷Π¿¹Á¦
Chapter 27 ÅÙ¼Ç÷θ¦ ÀÌ¿ëÇÑ º´·Ä °è»ê
27.1 ¾Ï´ÞÀÇ ¹ýÄ¢
27.2 µ¥ÀÌÅÍ º´·ÄÈ¿Í ¸ðµ¨ º´·ÄÈ
27.2.1 µ¥ÀÌÅÍ º´·ÄÈ(data parallelism)
27.2.2 ¸ðµ¨ º´·ÄÈ(model parallelism)
27.3 µ¥ÀÌÅÍ º´·ÄÈ ¿¹Á¦
27.4 Àüü ÄÚµå
27.4.1 18Àå µ¥ÀÌÅÍ º´·ÄÈ
27.4.2 20Àå µ¥ÀÌÅÍ º´·ÄÈ
ã¾Æº¸±â
-
-
|
ȲÀ±±¸ [Àú]
|
|
-
¿¬¼¼´ëÇб³ °è»ê°úÇаøÇаú¿¡¼ °ÈÇнÀÀ» ÅëÇÑ ¼ö¸®»ý¹°ÇÐÀ¸·Î ÀÀ¿ë¼öÇÐ ¹Ú»çÇÐÀ§¸¦ ¸¶ÃƽÀ´Ï´Ù. ÆнºÆ® Ä·ÆÛ½º¿¡¼ ¡®µö·¯´×¡¯ °ÀǸ¦ ÇßÀ¸¸ç, Udacity¿¡¼´Â Deep Reinforcement Learning ³ª³ëµð±×¸®ÀÇ ¸àÅä·Î È°µ¿ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. »ï¼º¸Þµð½¼ ¿¬±¸¼Ò¿¡¼ ¿µ»ó/½Åȣó¸® ¾Ë°í¸®Áò °³¹ßÀ» Çß¾ú°í, ÇöÀç´Â LG CNS D&A ¿¬±¸¼Ò¿¡¼ AI Professional·Î °ÈÇнÀ ÆÄÆ®¿¡¼ ±Ù¹«ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
-
-
Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
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. |
|
±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 |
|
±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 |
|
´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. |
|
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. |
|
¿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. |
|
|
|
¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
<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)
|
»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°£
|
|
<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.
|
|
|
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.
|
|
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. |
|
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. |
|
|
|
|