Chapter01 인공지능 · 딥러닝 · 텐서플로 설치
01 인공지능과 딥러닝
02 텐서플로 설치
Chapter02 텐서플로 기초
03 즉시 실행 모드와 텐서 생성
04 텐서플로 연산
Chapter03 회귀(Regression
05 평균 제곱 오차 손실함수
06 넘파이 단순 선형 회귀
07 자동 미분 계산
08 텐서플로 단순 선형 회귀
09 다변수 선형 회귀
10 tf.keras.optimizers를 이용한 학습
11 다항식 회귀
Chapter04 tf.keras를 사용한 회귀
12 순차형(Sequential 모델
13 함수형 Model
14 모델 저장 및 로드
Chapter05 완전 연결 신경망 분류(Classification
15 원-핫 인코딩과 교차 엔트로피 오차
16 활성화 함수
17 분류 성능평가
18 1-Dense 층(1뉴런 AND · OR 분류
19 1-Dense 층(2뉴런 AND · OR 분류
20 2층 신경망: XOR 이진 분류
21 2D 정규분포 데이터 생성 및 분류
22 IRIS 데이터 분류
Chapter06 데이터 셋: tf.keras.datasets
23 Boston_housing 데이터 셋
24 IMDB 데이터 셋
25 Reuters 데이터 셋
26 MNIST 데이터 셋
27 Fashion_MNIST 데이터 셋
28 CIFAR-10 데이터 셋
29 CIFAR-100 데이터 셋
Chapter07 콜백: 학습 모니터링
30 콜백
31 텐서보드
Chapter08 그래디언트 소실과 과적합
32 그래디언트 소실과 가중치 초기화
33 배치정규화
34 과적합 · 가중치 규제 · 드롭아웃
35 드롭아웃
Chapter09 합성곱 신경망(CNN
36 패딩
37 1차원 풀링
38 1차원 합성곱
39 1차원 합성곱 신경망(CNN 분류
40 2차원 풀링
41 2차원 합성곱
42 2차원 합성곱 신경망(CNN
Chapter1
