Sung Kim

4.9 (총 2개 강좌, 48명 평가)

김성훈

Hong Kong University of Science and Technology 에서 컴퓨터 공학쪽으로 연구를 하고 있습니다.
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hunkim+ml@gmail.com

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강좌 소개

1. 강좌 소개

알파고와 이세돌의 경기를 보면서 이제 머신 러닝이 인간이 잘 한다고 여겨진 직관과 의사 결정능력에서도 충분한 데이타가 있으면 어느정도 또는 우리보다 더 잘할수도 있다는 생각을 많이 하게 되었습니다. Andrew Ng 교수님이 말씀하신것 처럼 이런 시대에 머신 러닝을 잘 이해하고 잘 다룰수 있다면 그야말로 “Super Power”를 가지게 되는 것이 아닌가 생각합니다.

더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다.

이 머신러닝, 딥러닝 강좌는 수학이나 컴퓨터 공학적인 지식이 없이도 쉽게 볼수 있도록 만들려고 노력하였습니다.

2. 도움되는 분들

  • 인공지능에 대해 관심이 있는 누구나
  • 머닝러신, 딥러닝의 개념을 이해하고 싶으신분
  • 머닝러신의 직접 구현해보고 싶으신 분

3. 참고자료

이 비디오는 저도 인터넷등을 통해 공부하면서 만든것이며 아래 자료를 많이 사용하였습니다.

4. 강사님 소개

김성훈

Hong Kong University of Science and Technology 에서 컴퓨터 공학쪽으로 연구를 하고 있습니다.

공개 및 수정일
2016년 3월 31일 공개
2020년 9월 4일 최종 수정
수강평
4.9
34명
5
32명
4
2명
3
0명
2
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1
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커리큘럼
Section.0 오리엔테이션
수업의 개요 맛보기
10:05
Section.1 머신러닝의 개념과 용어
기본적인 Machine Learnnig 의 용어와 개념 설명
12:29
TensorFlow의 설치및 기본적인 operations
10:48
Section.2 Linear Regression 의 개념
Linear Regression의 Hypothesis 와 cost
13:30
Tensorflow로 간단한 linear regression을 구현
10:00
Section.3 Linear Regression cost 함수 최소화
Linear Regression의 cost 최소화 알고리즘의 원리
6:40

모두를 위한 딥러닝 - TensorFlow

4.9
무료
6시간 53분 분량
365일 동안 무제한 수강 가능
초급 레벨의 강좌