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  • 머신러닝 라이브러리, 텐서플로우의 이해

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    머신러닝 라이브러리, 텐서플로우의 이해

    머신러닝은 복잡한 분야다. 그러나 구글 텐서플로우(TensorFlow)와 같은 머신러닝 프레임워크 덕분에 머신러닝 모델을 구현하는 과정은 예전만큼 복잡하거나 어렵지는 않다. 머신러닝 프레임워크는 데이터 획득, 모델 학습, 예측, 미래 결과 정제와 같은 과정을 쉽게 해준다.구글 브레인 팀이 개발한 텐서플로우는 수치 계산과 대규모 머신러닝을 위한 오픈소스 라이

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  • 🔔 데이터 분석을 위한 ⠇파이썬 ⠇무료 강의

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    🔔 데이터 분석을 위한 ⠇파이썬 ⠇무료 강의

    데이터 분석을 위한 파이썬 강의 더보기 👉 https://bit.ly/3rzIUNA

    📊‘데이터 분석’을 목적으로 파이썬을 공부하시는 분들에게 딱 맞춰 구성한 최적의 강의!
    📊데이터 분석을 할 때 가장 많이 다루는 부분을 중점적으로 배웁니다. 코스의 마지막에는 현업에서 가장 많이 쓰이는 데이터 분석 라이브러리인 판다스(Pandas), 머신러닝 라이브러리 사이킷런(Scikit-Learn)도 맛보실 수 있어요.

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  • Standalone Deep-Learning 딥러닝 홀로서기

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    Standalone Deep-Learning 딥러닝 홀로서기

    딥러닝 이론강의/Pytorch실습/코드리뷰를 통해 혼자서도 딥러닝 프로젝트를 진행할 수 있는 기본기를 잡아드립니다.

    본 세미나는 월목 주 2회 강의 영상이 업로드되며 KAIST IdeaFactory의 지원을 통해 이루어지고 있습니다.

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  • 기업보는 눈이 달라지는 딥러닝의 원리

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    기업보는 눈이 달라지는 딥러닝의 원리

    머신러닝, 딥러닝, AI... 많은 기업들이 인공지능을 도입한다고 합니다.
    영화속에 나온 사람처럼 행동하고 사고하는 인공지능을 말하는 것일까요?

    실제 산업전반에 도입되는 머신러닝과 딥러닝 기술의 알고리즘에 대해
    자세히 알아봅시다.

    A.I. 과학자들은 앞으로의 10년이
    산업혁명시기보다 훨씬 빠르고 급진적인 변화들이 나타날 것이라 예견하고 있습니다.

    투자자들이라면
    반드시 알아야할 머신러닝과 딥러닝의 개념부터 학습방법까지 이해해봅시다!


    부족한 영상이지만
    재미있게 봐주시길 바랍니다.

    시청자분들, 구독자분들께 항상 감사드리며 좋은 하루되세요!


    시사, 경제, 투자의 올바른 정보 : https://bit.ly/36dYLmN

    yuli_kim

  • 수학없는 인공지능 강의

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    수학없는 인공지능 강의

    수학을 사용하지 않고 인공지능의 원리와 개념, 그리고 전문 지식을 쉽게 설명해 드리는 일반인 강의를 시작합니다. 문송, 수포자도 절대 이해 가능합니다. 하지만 정통한 전문가가 정확한 지식만을 전달합니다.
    내용
    1편 인공지능 머신러닝 딥러닝 - 알기 쉬운 개념정리 https://youtu.be/d3ruLviOgLY
    2편 인공지능 머신러닝 딥러닝 - 딥러닝 핵심정리 7항목 https://youtu.be/QIrvAOJWE78
    3편 딥러닝 기초 뉴런의 3가지 연산 https://youtu.be/kWs8PN6bp2w
    4편 딥러닝 핵심정리 퍼셉트론 1편 https://youtu.be/cxKGwx2CkZY
    5편 딥러닝 핵심정리 퍼셉트론 학습과 Gradient Decent https://youtu.be/ru5lNqgGIPQ
    6-1편 딥러닝 핵심정리 다층퍼셉트론(MLP) https://youtu.be/s1QIaDV-oOI
    6-2편 딥러닝 핵심정리 Backpropagation https://youtu.be/p9M0A1VBUpM
    7편 딥러닝 3대천왕 CNN, RNN, GAN 1편 https://youtu.be/ozoDLfL3klw
    8편 딥러닝 3대천왕 2편 RNN 주식시장도 인공지능이? https://youtu.be/dzCMI4hScIc
    9편 딥러닝3대천왕 3편 GAN 고호가 남대문을 그렸다구? https://youtu.be/bJp8siaD9gY
    10편 프로테인폴딩과 알파폴드2 https://youtu.be/5WKBUUp9K18
    11편 딥마인드의 알파폴드 노벨상 탈까? https://youtu.be/1Y5aa3-XRE4
    12편 2021 인공지능 TOP 10 트렌드 1편 https://youtu.be/olG12LnID-o
    13편 2021 인공지능 TOP 10 트렌드 2편 https://youtu.be/81HGoVeJhJo
    14편 AI대학원 지망생 추천 교과서 3대천황 - 이영상 https://youtu.be/-X4Cg9C91bg
    15편 텐서와 텐서플로우 https://youtu.be/t2x62luCRu0
    16편 고성능 딥러닝 만들기 - 데이터 나누기
    17편 고성능 딥러닝 만들기 - 하이퍼파라미터 https://youtu.be/SkqK256u4nI

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  • [AI & BigData/모두를 위한 딥러닝] 딥러닝 DeepLearning

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    [AI & BigData/모두를 위한 딥러닝] 딥러닝 DeepLearning

    안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 딥러닝의 기본 개념으로써 딥러닝의 시작과 XOR문제, 그리고 '딥'의 출현에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모..

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  • Machine Learning — Andrew Ng, Stanford University [FULL COURSE]

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    Machine Learning — Andrew Ng, Stanford University [FULL COURSE]

    About this course
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    Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed. In the past decade, machine learning has given us self-driving cars, practical speech recognition, effective web search, and a vastly improved understanding of the human genome. Machine learning is so pervasive today that you probably use it dozens of times a day without knowing it. Many researchers also think it is the best way to make progress towards human-level AI. In this class, you will learn about the most effective machine learning techniques, and gain practice implementing them and getting them to work for yourself. More importantly, you'll learn about not only the theoretical underpinnings of learning, but also gain the practical know-how needed to quickly and powerfully apply these techniques to new problems. Finally, you'll learn about some of Silicon Valley's best practices in innovation as it pertains to machine learning and AI. This course provides a broad introduction to machine learning, datamining, and statistical pattern recognition. Topics include: (i) Supervised learning (parametric/non-parametric algorithms, support vector machines, kernels, neural networks). (ii) Unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction, recommender systems, deep learning). (iii) Best practices in machine learning (bias/variance theory; innovation process in machine learning and AI). The course will also draw from numerous case studies and applications, so that you'll also learn how to apply learning algorithms to building smart robots (perception, control), text understanding (web search, anti-spam), computer vision, medical informatics, audio, database mining, and other areas.

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  • 머신 러닝 교과서 3판

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    머신 러닝 교과서 3판

    아마존 베스트 셀러 [머신 러닝 교과서 3판]의 무료 동영상 강의입니다.

    책 소개: https://tensorflow.blog/python-ml-3​
    깃허브: http://bit.ly/python-ml-3​
    유튜브: http://bit.ly/haesun-youtube​

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  • 머신러닝/딥러닝 실전 입문

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    머신러닝/딥러닝 실전 입문

    위키북스의 "파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문"에 대한 동영상 강의입니다. 역자가 그냥 심심해서 느긋느긋 찍는 강의입니다.

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  • 딥러닝 할껀데, 실습만 합니다.

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    딥러닝 할껀데, 실습만 합니다.

    안녕하세요. 미국에서 박사후 과정을 하는 한요섭 입니다. 2년이라는 시간동안 미국에 머물게 되었는데요. 박사후 과정동안 의미있는 일을 해보고자 초보 딥러닝 강의를 시작해 보려고 합니다. 재미있게 봐주시고, 궁금한 사항이나 요청하실 사항이 있으시다면, 언제든 댓글 남겨주세요 : )

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  • [AI & BigData/모두를 위한 딥러닝] 머신러닝 Machine Learning

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    [AI & BigData/모두를 위한 딥러닝] 머신러닝 Machine Learning

    안녕하세요. 문범우입니다. 작년 초~중반기 부터 인공지능, 머신러닝에 대해 많은 관심을 가지고 이것저것 알아보며 최근에는 딥러닝과 관련된 서적하나를 구매하여 공부중에 있습니다. 그리고 보다 깊은 학습을..

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  • [AI & BigData/모두를 위한 딥러닝] 텐서플로우 Tensor Flow

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    [AI & BigData/모두를 위한 딥러닝] 텐서플로우 Tensor Flow

    안녕하세요. 머신러닝 이론을 학습하면서 동시에 텐서플로우 실습을 진행합니다. 전반적인 이야기는 머신러닝 첫번째 포스트에서 확인하시면 되겠습니다. 먼저 이번 포스팅에서는 텐서플로우의 설치와 간단한 이..

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  • BigData/인공지능 이론

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    BigData/인공지능 이론

    최근 인공지능에 대해서 기본적인 이론과 개념을 공부중에 있습니다. 따라서 공부하면서 내용을 정리해서 포스팅을 진행하려 합니다. '인공지능:현대적 접근' 이라는 책을 기반으로 학습 중이며 내용 중간중간 있..

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  • Matplotlib 기초 정리

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    Matplotlib 기초 정리

    Matplotlib_clear 안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬 기반 시각화 라이브러리인 matplotlib에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 해당 내용은 flearning의 김길호님의 강의를 바..

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  • numpy(넘파이) 기초 정리

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    numpy(넘파이) 기초 정리

    Numpy_clear 안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 python을 통해 데이터 분석을 할때 기초 라이브러리로 사용되는 Numpy에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 해당 내용은 flearning의 김길호님의 강의를..

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  • pandas(판다스) 기초 정리

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    pandas(판다스) 기초 정리

    Pandas_clear 안녕하세요. 문범우입니다. 이번 포스팅에서는 파이썬 라이브러리인 pandas(판다스)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 해당 내용은 flearning의 김길호님의 강의를 바탕으로 작성되..

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