CHAPTER 1. 인공지능 개요
1. 인공지능과 머신러닝
1 인공지능 발전과 활용
2 머신러닝 기술
2. 지도 학습과 비지도 학습
1 지도 학습
2 비지도 학습
3. 강화 학습
1 강화 학습 모델
2 강화 학습 역사
3 강화 학습 수행
4 인공 신경망
4. 딥러닝
CHAPTER 2. 텐서플로우 시작
1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란
2. 텐서플로우 빌드 구조와 실행 구조
1 빌드 단계
2 실행 단계
3. 텐서플로우 개발 환경
1 텐서플로우 설치
2 텐서플로우 개발 환경 구축
4. 클라우드 기반 텐서플로우
1 AWS
2 도커(Docker
3 Google
4 Microsoft Azure
CHAPTER 3. 텐서플로우를 활용한 머신러닝
1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란?
1 기본 개념
2 텐서 자료형
3 상수형(Constant
4 변수(Variable
5 플레이스홀더(Placeholder
2. 머신러닝 알고리즘
1 Linear Regression
2 Logistic Regression
3 Softmax Regression
4 Neural Network
CHAPTER 4. 실전 프로젝트
1. 개요
2. 데이터 수집/전처리
1 데이터 수집
2 데이터 맞춤법 및 띄어쓰기 수정
3 형태소 분석(Morphological Analysis
4 단어 임베딩
3. 합성곱 신경망 구현
1 합성곱 신경망 소개
2 합성곱 신경망 모델 구현
4. 장단기 기억 네트워크 구현
1 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN 소개
2 장단기 기억 네트워크 소개
3 장단기 기억 네트워크 구현
5. 웹 애플리케이션 실행 환경 구축
1 자바 설치하기
2 Eclipse 설치
3 Apache Tomc
