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파이썬으로 배우는 기계학습 입문 Plus+
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1주차
1-1 기계학습 소개
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1-2 기계학습 개발환경
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1-3 행렬
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1-4 함수와 뉴론
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1-5 넘파이 튜토리얼 - 배열의 형상
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1-6 넘파이 튜토리얼 - 브로드캐스팅
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2주차
2-1 인공뉴론의 동작원리
인공뉴론의 동작원리
시청
2-2 미분
강의영상
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2-3 활성화 함수
활성화 함수
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2-4 퍼셉트론
강의영상
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2-5 퍼셉트론 알고리즘
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2-6 퍼셉트론 코딩
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3주차
3-1 기계학습 작업흐름도 - 학습자료 준비
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3-2 기계학습 작업흐름도 - 학습자료 전처리
기계학습 작업흐름도 - 학습자료 전처리
시청
3-3 객체지향 프로그래밍
강의영상
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3-4 객체지향 퍼셉트론 구현
강의영상
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3-5 객체지향 퍼셉트론 활용
강의영상
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3-6 다층 퍼셉트론
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4주차 & 중간시험
4-1 순방향 신경망
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4-2 순방향 신경망 실습
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4-3 아달라인과 경사하강법
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5주차
5-1 아달라인 경사하강법 구현
강의영상
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5-2 아달라인 경사하강법 적용
강의영상
시청
5-3 역전파 오차 계산법
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5-4 역전파 오차함수 미분
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5-5 XOR 신경망 모델링
강의영상
시청
5-6 XOR 신경망 구현
강의영상
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6주차
6-1 다층 신경망 모델링
강의영상
시청
6-2 로지스틱 회귀 알고리즘
강의영상
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6-3 로지스틱 회귀 비용함수 미분
강의영상
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6-4 로지스틱 회귀 신경망 구현
강의영상
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6-5 MNIST Dataset
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6-6 배치/확률적 경사하강법
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7주차 & 학기말 시험
7-1 미니배치 경사하강법
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시청
7-2 심층 신경망 구현
강의영상
시청
7-3 심층 신경망 성능 테스트
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7-4 기계학습 오픈 프레임워크
강의영상
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