• 인공지능(Artificial Intelligence; A.I.) 지능이란 영역 자체는 오래전부터 연구 진행되었던 분야이지만, 쉽게 다룰 수 없는 분야로 인식되어 왔습니다.
• 그러나, 최근 Open Source Software기반의 TensorFlow와 Python 프로그래밍 언어를 습득함으로써, 누구나 상황과 목적에 따라 인공지능을 손쉽게 프로그래밍하는 방법이 제시되고, 딥러닝(Deep Learning) 이 발전되어 가는 단계에 있습니다.
• 이 과정은 딥러닝(Deep Learning)의 회귀(Regression), 퍼셉트론(Perceptron), 신경망(Neural Network)등의 이해와 활용을 TensorFlow 기반에서 학습하는 과정입니다.

<학습목표>

• TensorFlow 기반의 딥러닝(Deep Learning) 을 활용하여 신경망(Neural Network)을 이해할 수 있다.
• 딥러닝(Deep Learning) 이해와 알고리즘들을 통해 Data 처리를 이해할 수 있다.
• 딥러닝(Deep Learning)  로직을 TensorFlow 기반에서 학습할 수 있다.
• Python, Numpy, Matplotlib 모듈를 활용한 TensorFlow 처리를 할 수 있다.
• 선형회귀,로지스틱스 회귀대한 이해 및 활용할 수 있다.
• 단층, 다층 망 구성에 대하 퍼셉트론을 기반으로 이해와 활용해본다.
• K-Means를 이해를 바탕으로 Data 군집화를 활용해본다.

• 머신러닝에서의  딥러닝(Deep Learning)의 개념을 알고 싶으신 분
• Open Source 인 TensorFlow 기반의 딥러닝(Deep Learning)을 경험해 보고 싶으신 분
• 신경망(Neural Network)에 대한 이해가 필요하신 분
• 회귀(Regression)과 퍼셉트론(Perceptron)에 대한 개념을 알고 싶으신 분

Module 01  딥러닝과 Neural Network

• 딥러닝(Deep Learning)과 머신 러닝
• Neural Network 개념과 원리
• TensorFlow 개발 환경 구성

Module 02  PytPython 자료구조와 Numpy

• Python 자료구조(List, Tuple, Dictionary, Function, Class)
• Numpy 연산

Module 03  TensorFlow 실행 구조

• TensorFlow 실행 구조
• TensorFlow와 Numpy
• Session과 Graph

Module 04  TensorFlow 자료 구조

• 행렬의 구조
• 1차원, 2차원 행렬
• Broadcasting과 Reshape

Module 05  자료와 그래프

• 선형/곡선형 자료
• matplotlib.pyplot 그래프
• 선형회귀(Linear Regression)

Module 06  Tensorboard 활용

• Tensorboard 개요
• Graph, Scala
• Histogram

Module 07  분류 알고리즘

• 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
• SoftMax 함수 활용
• MNIST Dataset

Module 08  신경망(Neural Network)

• 계층과 신경망
• 단층 신경망
• 다층 신경망

Module 09  퍼셉트론(Perceptron)

• 퍼셉트론(Perceptron) 이해
• 단일 계층 퍼셉트론(Perceptron)
• 다중 계층 퍼셉트론(Perceptron)

Module 10  Data 군집화

• K-평균(Means) 개요
• K-Nearest Neighbors 개요
• Code 구현

Module 11  CNN(Convolutional Neural Network)

• CNN(Convolutional Neural Network) 개요
• CNN 작성 절차
• CNN 코드 구현

Module 12  RNN(Recurrent Neural Network)

• RNN(Recurrent Neural Network) 개요
• RNN 작성 절차
• RNN 코드 구현

• [파이썬(Python) 1] 프로그래밍 기본  [H0BG0S]
• [인공지능(AI) 1] TensorFlow 프로그래밍 입문 [ABC026]