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파이썬 텐서플로우 – 머신러닝 기초에서 배추 가격 예측 AI 로봇 개발 까지
머신러닝을 처음 접하시는 분들을 위한 파이썬 텐서플로우를 이용한 머신러닝 기초 강좌입니다.
31명의 학생들이 수강
1. 강좌 소개
파이썬(Python)은 처음 머신러닝을 시작할때에도 초보자에게 접근하기에 좋을 뿐 아니라 머신러닝에 특화된 언어입니다.
그리고 텐서플로우는 구글(Google)에서 만든, 머신러닝에 필요한 대규모 분산학습과 추론을 위한 오픈소스 라이브러리입니다.
이 강좌는 여러분이 파이썬 환경에서 텐서플로우를 이용해서 머신러닝의 기본 개념을 익히고
또한 실습을 통해 머신러닝의 이해도를 높일 수 있도록 해 드립니다.
2.강의 대상
- 인공지능에 관심 있는 자
- 텐서플로우의 기본 문법을 배우고 싶은 자
- 인공지능 프로그램 프로젝트를 경험 해 보시고 싶으신 분들
3. 강좌 관련 특징
- 머신러닝의 기본 개념을 익힐 수 있습니다.
- 텐서플로우를 이용한 머신러닝의 활용법을 배울 수 있습니다.
- 배추값 예측 프로젝트를 통해 인공지능(AI) 프로그램을 만드는 경험을 제공 해 드립니다.
4. 강사 소개
나동빈
1996년 12월 22일 출생의 한국교원대학교 컴퓨터교육과에 재학중인 대학생이며 사람들의 편의를 증진시키기 위한 웹 사이트, 응용 프로그램 등을 개발하는 취미가 있다. 특히 프로그램을 개발하고 배포하는 것에만 관심을 두지 않고 코딩 교육에 관심이 많아 다방면의 교육 관련 활동으로 언론에도 수 차례 알려진 경험이 있다. 현재 IT 관련 블로그(http://blog.naver.com/ndb796)를 운영중이다.
주요 이력
– LG 서브원 Patrol Management System (2016.12 ~ 2017.02)
– 연합 소프트웨어 경진대회 최우수상 (2016.12)
– 전국 창의문제 해결능력 경진대회 미래창조과학부 장관상 대상 (2016.09)
강좌 교육과정 소개 (COURSE CURRICULUM)
| 섹션 1. 오리엔테이션과 개발환경 구축하기 | |||
| 개발환경 구축하기 | 00:05:00 | ||
| 섹션 2. 머신러닝 기초 개념 | |||
| 선형 회귀(Linear Regression) | 00:07:00 | ||
| 비용(Cost) | 00:06:00 | ||
| 선형 회귀 인공지능 구현하기 | 00:07:00 | ||
| 아나콘다(Anaconda) 및 주피터 개발환경 | 00:12:00 | ||
| 섹션 3. 텐서플로우 기초 문법 | |||
| 텐서플로우(Tensorflow) 변수와 상수 | 00:06:00 | ||
| 텐서플로우(Tensorflow) 플레이스홀더(Placeholder) | 00:06:00 | ||
| 텐서플로우(Tensorflow) 주요 함수와 실습 | 00:07:00 | ||
| 텐서플로우(Tensorflow) 아키텍처 | 00:06:00 | ||
| 텐서플로우(Tensorflow) 세션 | 00:04:00 | ||
| 섹션 4. 파이썬 빅 데이터 분석 | |||
| 빅 데이터 K 평균(K Means) 개요 | 00:08:00 | ||
| 빅 데이터 K 평균(K Means) 구현하기 | 00:08:00 | ||
| 섹션 5. 실습 프로젝트 - 배추 가격 예측 AI 로봇 개발 | |||
| 프로젝트 개요 | 00:04:00 | ||
| 프로젝트 아이디어 결정 및 데이터 수집 | 00:05:00 | ||
| 다변인 선형회귀 모델 개발하기 | 00:09:00 | ||
| 저장된 학습 모델로 배추 가격 예측하기 | 00:04:00 | ||
| 기초 데이터 시각화하기 | 00:03:00 | ||
| 플라스크 웹 서버와 웹 디자인 구현하기 | 00:06:00 | ||
| 플라스크와 텐서플로우 연동하기 | 00:06:00 | ||
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