"Deep Learning" (1) Curriculum - Overview and Hands-on Practice
reference
- http://hunkim.github.io/ml/ 모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 - 홍콩과기대 김성훈-
시즌 1 - 딥러닝의 기본 (TF 1.X lab 완료!) 비디오 리스트
- 수업에 사용하는 코드 https://github.com/hunkim/DeepLearningZeroToAll
- 수업의 개요 비디오
슬라이드
- 머신러닝의 개념과 용어 비디오
Lab 슬라이드
- Linear Regression 의 개념 비디오
- Linear Regression cost함수 최소화 비디오
- 여러개의 입력(feature)의 Linear Regression 비디오
- Logistic (Regression) Classification 강의 슬라이드
- Softmax Regression (Multinomial Logistic Regression) 슬라이드
- ML의 실용과 몇가지 팁 강의 슬라이드
- 학습 rate, Overfitting, 그리고 일반화 (Regularization) 비디오
- Training/Testing 데이타 셋 비디오
- Lab 1: TensorFlow에서의 구현 (학습 rate, training/test 셋으로 성능평가) 실습 비디오 1
- Lab 2: Meet MNIST dataset 실습 비디오 2
- 딥러닝의 기본 개념과, 문제, 그리고 해결 강의 슬라이드
- 딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제 비디오
- 딥러닝의 기본 개념2: Back-propagation 과 2006/2007 '딥'의 출현 비디오
- Lab : Tensor Manipulation 실습 비디오
- Neural Network 1: XOR 문제와 학습방법, Backpropagation (1986 breakthrough) 강의 슬라이드
- XOR 문제 딥러닝으로 풀기 비디오
- 특별편: 10분안에 미분 정리하기 비디오
- 딥넷트웍 학습 시키기 (backpropagation) 비디오
- 실습1: XOR을 위한 텐스플로우 딥넷트웍 비디오
- 실습2: Tensor Board로 딥네트웍 들여다보기 비디오
- Neural Network 2: ReLU and 초기값 정하기 (2006/2007 breakthrough) 강의 슬라이드
- XSigmoid 보다 ReLU가 더 좋아 비디오
- Weight 초기화 잘해보자 비디오
- Dropout 과 앙상블 비디오
- 레고처럼 넷트웍 모듈을 마음껏 쌓아 보자 비디오
- 실습: 딥러닝으로 MNIST 98%이상 해보기 비디오
- Convolutional Neural Networks 강의 슬라이드
- ConvNet의 Conv 레이어 만들기 비디오
- ConvNet Max pooling 과 Full Network 비디오
- ConvNet의 활용예 비디오
- 실습1: TensorFlow CNN 의 기본 비디오
- 실습2: TensorFlow로 구현하자 (MNIST 99%) 비디오
- 실습3: Class, tf.layers, Ensemble (MNIST 99.5%) 비디오
- Recurrent Neural Network 강의 슬라이드
비디오 비디오 비디오 (한글) 비디오 (영어) 
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