Home
Login

4단계: 딥러닝 및 신경망

Hvass Laboratories에서 제작한 30개의 튜토리얼로 구성된 완전한 TensorFlow 튜토리얼 시리즈입니다. 기초 선형 모델부터 고급 딥러닝 기술까지 다루며 총 조회수는 387만 회 이상입니다.

Click to Start Learning AI →
TensorFlowDeepLearningNeuralNetworkYouTubeVideoFreeEnglish

TensorFlow 튜토리얼 시리즈 상세 소개

프로젝트 개요

Hvass Laboratories에서 제작한 포괄적인 TensorFlow 튜토리얼 시리즈로, 기초 개념부터 고급 응용까지 완전한 머신러닝 및 딥러닝 강좌를 다루고 있습니다. 이 시리즈는 30개의 주요 튜토리얼을 포함하며, 총 조회수 387만 회 이상을 기록하여 TensorFlow 학습을 위한 훌륭한 자료입니다.

튜토리얼 목록

기초 입문 튜토리얼

  1. Introduction to TensorFlow Tutorials (7분)

    • TensorFlow 기초 소개
    • 환경 설정 및 기본 개념

  2. Run TensorFlow Tutorials in the Cloud (7분)

    • 클라우드에서 TensorFlow 튜토리얼 실행
    • 온라인 개발 환경 설정

핵심 머신러닝 개념

  1. TensorFlow Tutorial #01 Simple Linear Model (21분)

    • 간단한 선형 모델 구현
    • 기초 회귀 알고리즘

  2. TensorFlow Tutorial #02 Convolutional Neural Network (36분)

    • 컨볼루션 신경망 기초
    • CNN 아키텍처 설계

  3. TensorFlow Tutorial #03-C Keras API (28분)

    • Keras API 사용 가이드
    • 고급 API 인터페이스

  4. TensorFlow Tutorial #03 Pretty Tensor (17분)

    • Pretty Tensor 라이브러리 사용
    • 코드 간소화 기술

  5. TensorFlow Tutorial #03-B Layers API (21분)

    • Layers API 상세 설명
    • 계층 구축 방법

모델 최적화 및 저장

  1. TensorFlow Tutorial #04 Save & Restore (4분)

    • 모델 저장 및 복원
    • 체크포인트 관리

  2. TensorFlow Tutorial #05 Ensemble Learning (16분)

    • 앙상블 학습 방법
    • 모델 융합 기술

컴퓨터 비전 응용

  1. TensorFlow Tutorial #06 CIFAR-10 (18분)

    • CIFAR-10 데이터셋 처리
    • 이미지 분류 실습

  2. TensorFlow Tutorial #07 Inception Model (22분)

    • Inception 모델 아키텍처
    • 사전 학습 모델 사용

  3. TensorFlow Tutorial #07 Inception Model (Extra) (6분)

    • Inception 모델 확장 내용
    • 고급 기술

고급 딥러닝 기술

  1. TensorFlow Tutorial #08 Transfer Learning (20분)

    • 전이 학습 원리
    • 사전 학습 모델 미세 조정

  2. TensorFlow Tutorial #09 Video Data (15분)

    • 비디오 데이터 처리
    • 시계열 데이터 분석

  3. TensorFlow Tutorial #10 Fine-Tuning (27분)

    • 모델 미세 조정 기술
    • 파라미터 최적화 전략

적대적 학습 및 생성 모델

  1. TensorFlow Tutorial #11 Adversarial Examples (19분)

    • 적대적 샘플 생성
    • 모델 견고성 테스트

  2. TensorFlow Tutorial #12 Adversarial Noise for MNIST (24분)

    • MNIST 적대적 노이즈
    • 방어 메커니즘

  3. TensorFlow Tutorial #13 Visual Analysis (16분)

    • 시각화 분석 기술
    • 모델 해석 가능성

  4. TensorFlow Tutorial #13-B Visual Analysis for MNIST (18분)

    • MNIST 시각화 분석
    • 특징 시각화

  5. TensorFlow Tutorial #14 DeepDream (22분)

    • DeepDream 알고리즘 구현
    • 신경망 시각화

스타일 전이 및 최적화

  1. TensorFlow Tutorial #15 Style Transfer (25분)

    • 스타일 전이 기술
    • 예술 스타일 전이

  2. TensorFlow Speed on GPU vs CPU (9분)

    • GPU vs CPU 성능 비교
    • 하드웨어 최적화 제안

  3. TensorFlow Tutorial #16 Reinforcement Learning (1시간 14분)

    • 강화 학습 기초
    • Q-러닝 구현

API 및 데이터 처리

  1. TensorFlow Tutorial #17 Estimator API (21분)

    • Estimator API 사용
    • 고급 모델 구축

  2. TensorFlow Tutorial #18 TFRecords & Dataset API (19분)

    • TFRecords 데이터 형식
    • Dataset API 사용

  3. TensorFlow Tutorial #19 Hyper-Parameter Optimization (34분)

    • 하이퍼파라미터 최적화
    • 자동 튜닝 기술

자연어 처리

  1. TensorFlow Tutorial #20 Natural Language Processing (34분)

    • 자연어 처리 기초
    • 텍스트 데이터 처리

  2. TensorFlow Tutorial #21 Machine Translation (39분)

    • 기계 번역 구현
    • 시퀀스-투-시퀀스 모델

  3. TensorFlow Tutorial #22 Image Captioning (29분)

    • 이미지 캡셔닝 생성
    • 멀티모달 학습

  4. TensorFlow Tutorial #23 Time-Series Prediction (26분)

    • 시계열 예측
    • 순환 신경망

프로젝트 특징

  • 포괄적인 범위: 기초부터 고급까지, 머신러닝의 모든 측면을 다룹니다.
  • 실전 지향: 각 튜토리얼은 완전한 코드 구현을 포함합니다.
  • 점진적 학습: 튜토리얼은 난이도 순으로 구성되어 있어, 단계별 학습에 적합합니다.
  • 고품질 콘텐츠: 총 조회수 387만 회 이상으로, 커뮤니티에서 높은 인정을 받았습니다.
  • 코드 제공: 실습에 편리하도록 GitHub 코드 저장소가 함께 제공됩니다.

대상 독자

  • 머신러닝 초보자
  • 딥러닝 애호가
  • TensorFlow 개발자
  • 컴퓨터 비전 연구자
  • 자연어 처리 실무자

학습 권장 사항

  1. 튜토리얼 순서대로 학습하여 완전한 지식 체계를 구축하세요.
  2. 각 튜토리얼의 코드를 직접 실습해 보세요.
  3. 공식 문서를 참고하여 개념을 깊이 이해하세요.
  4. 코드 파라미터를 수정하여 효과 변화를 관찰해 보세요.
  5. 학습한 지식을 실제 프로젝트에 적용해 보세요.