어떤 모임인가요?
딥러닝의 이론은 많이 공부해왔습니다.
칠판에 적어가면서, 딥러닝의 편미분과 순전파와 역전파를 익혔습니다.
이제, 실제로 프로그래밍해서 딥러닝 이론에 더 깊게 들어가서 익히고 자신만의 딥러닝을 만들어 가기 위한 초입 모임입니다.
솔직히 말씀드리면, 책의 내용은 만만치 않습니다.
난이도는 중급 입니다. 최소한 파이썬 프로그래밍을 실제로 해봤고, 딥러닝 이론을 알고 계신 분들 대상입니다.
칠판에 적어가면서, 딥러닝의 편미분과 순전파와 역전파를 익혔습니다.
이제, 실제로 프로그래밍해서 딥러닝 이론에 더 깊게 들어가서 익히고 자신만의 딥러닝을 만들어 가기 위한 초입 모임입니다.
솔직히 말씀드리면, 책의 내용은 만만치 않습니다.
난이도는 중급 입니다. 최소한 파이썬 프로그래밍을 실제로 해봤고, 딥러닝 이론을 알고 계신 분들 대상입니다.
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 딥러닝의 모든 구조가 파악가능해집니다.
- 딥러닝 그림과 이론으만 느껴지는 막연함이 사라질 수 있습니다.
- 앞으로 딥러닝을 더 공부가 필요한 사람에게도 많은 도움이 되리라 봅니다.
- 딥러닝 파라미터의 세부적인 역할에 대해서 더욱 상세히 이해할 수 있게 됩니다.
- 딥러닝 그림과 이론으만 느껴지는 막연함이 사라질 수 있습니다.
- 앞으로 딥러닝을 더 공부가 필요한 사람에게도 많은 도움이 되리라 봅니다.
- 딥러닝 파라미터의 세부적인 역할에 대해서 더욱 상세히 이해할 수 있게 됩니다.
무엇을 공부하나요?
- 파이썬의 중급 프로그래밍
- 딥러닝 이론과 구조 그리고 프로그래밍
- 딥러닝 다양한 함수들의 메서드 정의와 구현
- 단층신경망, 다층신경망, 합성곱 신경망의 구현
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 파이썬 프로그래밍 중급
- 다양한 객체 정의 가능: 리스트, 넘파이 등.
- 함수, 클래스 선언, 메서드 정의 가능
- 딥러닝 이론과 구조 이해
- 회귀분석, SLP, MLP, CNN의 활성화 함수, 손실함수, 역전파 등
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 딥러닝 프로그래밍을, 연구나 업무에 연관있거나 관심있는 분
- 딥러닝 연구원(대학생, 대학원생 등)
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 프로그래머
- 데이터 엔지니어
- 딥러닝 연구원(대학생, 대학원생 등)
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 프로그래머
- 데이터 엔지니어
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 현재 상황상 꾸준히 사전학습을 하기 어려우신 분 (너무 바쁘신 분들은 한 번 더 고민해 주세요. 뜨끔)
- 쥬피터 노트북( or 랩, 파이참 등) 설치 안해보신 분
- 파이썬 프로그래밍에서 함수 & 클래스 선언도 안해보신 분
- 이 강의 딥러닝 관련 첫 강의신 분
- 쥬피터 노트북( or 랩, 파이참 등) 설치 안해보신 분
- 파이썬 프로그래밍에서 함수 & 클래스 선언도 안해보신 분
- 이 강의 딥러닝 관련 첫 강의신 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 첫 시간에는 모임장이 발표합니다.
2. 이 후 돌아가면서 발표하게 됩니다. 순서는 사다리 타기로 정합니다.
3. 발표는 1시간 ~ 1시간 30분 동안 실제 프로그래밍한 노트북으로 진행합니다. 주석을 달고, 직접 디버깅한 내용들을 공유합니다.
4. 나머지 시간에는 주제 관련하 자유롭게 질문과 토론을 진행합니다.
5. 언제든 궁금한거 그리고 좋은 TIP과 자료들을 슬랙에 공유해주세요~~
2. 이 후 돌아가면서 발표하게 됩니다. 순서는 사다리 타기로 정합니다.
3. 발표는 1시간 ~ 1시간 30분 동안 실제 프로그래밍한 노트북으로 진행합니다. 주석을 달고, 직접 디버깅한 내용들을 공유합니다.
4. 나머지 시간에는 주제 관련하 자유롭게 질문과 토론을 진행합니다.
5. 언제든 궁금한거 그리고 좋은 TIP과 자료들을 슬랙에 공유해주세요~~
커리큘럼
SLP)책 소개 및 회귀 분석 구현
주요 키워드: 회귀분석, 손실 함수, 비선형, 원핫벡터(인코더), 단층신경망, SLP역전파
SLP)이진판단: 천체의 필서 여부 판정 신경망
주요 키워드: 시그모이드, 엔트로피, 편미분, 시그모이드의 역전파, 정확도계산
SLP)선택분류: 철판 불량 상태 분류 신경망
주요키워드: 소프트맥스, 소프트맥스의 편미분+역전파,
MLP) 다층 퍼셉트론 기본 구조: 세 가지 신경망의 재구성
주요키워드: 은닉계층, 여러 은닉계층을 위한 순전파+역전파
MLP) 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망 - (1)
MLP) 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망 - (2)
6장. 복합 출력의 처리 방법: 오피스31 다차원 분류 신경망
MLP)복합 출력의 처리 방법: 오피스31 다차원 분류 신경망
CNN) 간단한 합성곱 모델: 꽃 이미지 분류 신경망
CNN) 다섯 가지 정규화 확장: 꽃 이미지 분류 신경망
CNN) 인셉셥 모델과 레스넷 모델: 꽃 이미지 분류 신경망 - (1)
CNN) 인셉셥 모델과 레스넷 모델: 꽃 이미지 분류 신경망 - (2)
- 책의 전반적인 내용을 소개한 후, 스터디 방식을 공유
- Part I) 회귀분석: 전복의 고리 수 추정 신경망
- 전복의 나이를 추정하는 회귀분석(SLP)를 예를 들어 구현해본다.
주요 키워드: 회귀분석, 손실 함수, 비선형, 원핫벡터(인코더), 단층신경망, SLP역전파
SLP)이진판단: 천체의 필서 여부 판정 신경망
- 이진 판단을 위한 SLP
주요 키워드: 시그모이드, 엔트로피, 편미분, 시그모이드의 역전파, 정확도계산
SLP)선택분류: 철판 불량 상태 분류 신경망
- 선택 분류(SLP)
주요키워드: 소프트맥스, 소프트맥스의 편미분+역전파,
MLP) 다층 퍼셉트론 기본 구조: 세 가지 신경망의 재구성
- 은닉 계층 살펴보기
- 비선형 활성화 함수
- ReLu
- 민스키의 XOR 문제
- SLP결과와 비교
주요키워드: 은닉계층, 여러 은닉계층을 위한 순전파+역전파
MLP) 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망 - (1)
- 클래스 설계
- 구축해야 하는 부분들 살펴보기
- 모델 클래스 만들기
- 학습, 평가, 시각화, 미니배치 메서드 정의
- 순전파와 역전파 메서드 정의
- 정확도 메서드 정의
- 데이터 셋 클래스 정의
- 학습, 평가, 검증 매서드 정의
- 데이터 섞기 메서드 정의
- 후처리, 순전파+역전파
- ..
MLP) 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망 - (2)
- 데이터 셋의 클래스 선언
- 활성화 함수 정의
- 벡터 처리
- 이미지 입출력 함수
- 시행 후 결과 파악
6장. 복합 출력의 처리 방법: 오피스31 다차원 분류 신경망
- 아담 아골리즘의 소개
MLP)복합 출력의 처리 방법: 오피스31 다차원 분류 신경망
- 아담 모델 클래스 선언
- 역전파
- 파라미터
- 오피스 31 다차원 분류 시행
CNN) 간단한 합성곱 모델: 꽃 이미지 분류 신경망
- 합성곱 전체 과정 살펴보기
- 합성곱의 여러 연산방법
- 간단한 CNN 클래스 구현하기
CNN) 다섯 가지 정규화 확장: 꽃 이미지 분류 신경망
- 부적합과 과정합
- L2, L1 손실함수
- 드랍아웃
- 배치 정규화
CNN) 인셉셥 모델과 레스넷 모델: 꽃 이미지 분류 신경망 - (1)
- 인셉션 모델과 레스넷 모델과 그 구조 그리고 필요한 확장들
- 확장된 CNN 모델 클래스 구현하기
CNN) 인셉셥 모델과 레스넷 모델: 꽃 이미지 분류 신경망 - (2)
- 인셉션 모델 구현과 수행
- 래스넷 모델 구현과 수행
교재 / 학습자료 / 준비물
교채: 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝
학습자료: 쥬피터 노트북(or 랩)을 사용가능한 노트북
학습자료: 쥬피터 노트북(or 랩)을 사용가능한 노트북
첫 시간 전 준비사항
- 프로그래밍할 노트북
- 쥬피터 노트북, 혹은 쥬피터 랩 설치
- 들어가기 + Chapter.01 미리 공부해 오기
퍼실이 소개
송동근
#ISTP #공유 #데이터분석가 #빅데이터처리
자기 소개 및 개설 동기
알고 있는 이론을 실제로 코딩을 구현해보는 연습을 하고 있습니다.
업무적으로 개발도 겸하면서 파이썬 프로그래밍을 공부 중입니다.
혼자 하기보다는 같이 하면서 더 빠르게 효율적으로 공부해 봅시다~
소속
버즈니
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB DR4R LAB season 2(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) 참여
풀잎19기 딥러닝을 파이썬으로 날코딩해보자. 퍼실
풀잎11기 텐서플로 2.0 프로그래밍 퍼실
풀잎10기 비감독 모형과 머신러닝 퍼실
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
딥러닝을 파이썬으로 날코딩해보자.
모임시작
2022년 04월 16일
모임일시
매주 토요일 10:30 ~ 12:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 03월 28일 ~ 04월 14일
모집인원
10명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
딥러닝을 파이썬으로 날코딩해보자.
모임시작
2022년 04월 16일
모임일시
매주 토요일 10:30 ~ 12:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 03월 28일 ~ 04월 14일
모집인원
10명
모집방법
신청 후 선발
165,000원
📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!
모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.
"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"
어떤 모임인가요?
딥러닝의 이론은 많이 공부해왔습니다.
칠판에 적어가면서, 딥러닝의 편미분과 순전파와 역전파를 익혔습니다.
이제, 실제로 프로그래밍해서 딥러닝 이론에 더 깊게 들어가서 익히고 자신만의 딥러닝을 만들어 가기 위한 초입 모임입니다.
솔직히 말씀드리면, 책의 내용은 만만치 않습니다.
난이도는 중급 입니다. 최소한 파이썬 프로그래밍을 실제로 해봤고, 딥러닝 이론을 알고 계신 분들 대상입니다.
칠판에 적어가면서, 딥러닝의 편미분과 순전파와 역전파를 익혔습니다.
이제, 실제로 프로그래밍해서 딥러닝 이론에 더 깊게 들어가서 익히고 자신만의 딥러닝을 만들어 가기 위한 초입 모임입니다.
솔직히 말씀드리면, 책의 내용은 만만치 않습니다.
난이도는 중급 입니다. 최소한 파이썬 프로그래밍을 실제로 해봤고, 딥러닝 이론을 알고 계신 분들 대상입니다.
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 딥러닝의 모든 구조가 파악가능해집니다.
- 딥러닝 그림과 이론으만 느껴지는 막연함이 사라질 수 있습니다.
- 앞으로 딥러닝을 더 공부가 필요한 사람에게도 많은 도움이 되리라 봅니다.
- 딥러닝 파라미터의 세부적인 역할에 대해서 더욱 상세히 이해할 수 있게 됩니다.
- 딥러닝 그림과 이론으만 느껴지는 막연함이 사라질 수 있습니다.
- 앞으로 딥러닝을 더 공부가 필요한 사람에게도 많은 도움이 되리라 봅니다.
- 딥러닝 파라미터의 세부적인 역할에 대해서 더욱 상세히 이해할 수 있게 됩니다.
무엇을 공부하나요?
- 파이썬의 중급 프로그래밍
- 딥러닝 이론과 구조 그리고 프로그래밍
- 딥러닝 다양한 함수들의 메서드 정의와 구현
- 단층신경망, 다층신경망, 합성곱 신경망의 구현
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 파이썬 프로그래밍 중급
- 다양한 객체 정의 가능: 리스트, 넘파이 등.
- 함수, 클래스 선언, 메서드 정의 가능
- 딥러닝 이론과 구조 이해
- 회귀분석, SLP, MLP, CNN의 활성화 함수, 손실함수, 역전파 등
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 딥러닝 프로그래밍을, 연구나 업무에 연관있거나 관심있는 분
- 딥러닝 연구원(대학생, 대학원생 등)
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 프로그래머
- 데이터 엔지니어
- 딥러닝 연구원(대학생, 대학원생 등)
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
- 프로그래머
- 데이터 엔지니어
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 현재 상황상 꾸준히 사전학습을 하기 어려우신 분 (너무 바쁘신 분들은 한 번 더 고민해 주세요. 뜨끔)
- 쥬피터 노트북( or 랩, 파이참 등) 설치 안해보신 분
- 파이썬 프로그래밍에서 함수 & 클래스 선언도 안해보신 분
- 이 강의 딥러닝 관련 첫 강의신 분
- 쥬피터 노트북( or 랩, 파이참 등) 설치 안해보신 분
- 파이썬 프로그래밍에서 함수 & 클래스 선언도 안해보신 분
- 이 강의 딥러닝 관련 첫 강의신 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1. 첫 시간에는 모임장이 발표합니다.
2. 이 후 돌아가면서 발표하게 됩니다. 순서는 사다리 타기로 정합니다.
3. 발표는 1시간 ~ 1시간 30분 동안 실제 프로그래밍한 노트북으로 진행합니다. 주석을 달고, 직접 디버깅한 내용들을 공유합니다.
4. 나머지 시간에는 주제 관련하 자유롭게 질문과 토론을 진행합니다.
5. 언제든 궁금한거 그리고 좋은 TIP과 자료들을 슬랙에 공유해주세요~~
2. 이 후 돌아가면서 발표하게 됩니다. 순서는 사다리 타기로 정합니다.
3. 발표는 1시간 ~ 1시간 30분 동안 실제 프로그래밍한 노트북으로 진행합니다. 주석을 달고, 직접 디버깅한 내용들을 공유합니다.
4. 나머지 시간에는 주제 관련하 자유롭게 질문과 토론을 진행합니다.
5. 언제든 궁금한거 그리고 좋은 TIP과 자료들을 슬랙에 공유해주세요~~
커리큘럼
SLP)책 소개 및 회귀 분석 구현
주요 키워드: 회귀분석, 손실 함수, 비선형, 원핫벡터(인코더), 단층신경망, SLP역전파
SLP)이진판단: 천체의 필서 여부 판정 신경망
주요 키워드: 시그모이드, 엔트로피, 편미분, 시그모이드의 역전파, 정확도계산
SLP)선택분류: 철판 불량 상태 분류 신경망
주요키워드: 소프트맥스, 소프트맥스의 편미분+역전파,
MLP) 다층 퍼셉트론 기본 구조: 세 가지 신경망의 재구성
주요키워드: 은닉계층, 여러 은닉계층을 위한 순전파+역전파
MLP) 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망 - (1)
MLP) 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망 - (2)
6장. 복합 출력의 처리 방법: 오피스31 다차원 분류 신경망
MLP)복합 출력의 처리 방법: 오피스31 다차원 분류 신경망
CNN) 간단한 합성곱 모델: 꽃 이미지 분류 신경망
CNN) 다섯 가지 정규화 확장: 꽃 이미지 분류 신경망
CNN) 인셉셥 모델과 레스넷 모델: 꽃 이미지 분류 신경망 - (1)
CNN) 인셉셥 모델과 레스넷 모델: 꽃 이미지 분류 신경망 - (2)
- 책의 전반적인 내용을 소개한 후, 스터디 방식을 공유
- Part I) 회귀분석: 전복의 고리 수 추정 신경망
- 전복의 나이를 추정하는 회귀분석(SLP)를 예를 들어 구현해본다.
주요 키워드: 회귀분석, 손실 함수, 비선형, 원핫벡터(인코더), 단층신경망, SLP역전파
SLP)이진판단: 천체의 필서 여부 판정 신경망
- 이진 판단을 위한 SLP
주요 키워드: 시그모이드, 엔트로피, 편미분, 시그모이드의 역전파, 정확도계산
SLP)선택분류: 철판 불량 상태 분류 신경망
- 선택 분류(SLP)
주요키워드: 소프트맥스, 소프트맥스의 편미분+역전파,
MLP) 다층 퍼셉트론 기본 구조: 세 가지 신경망의 재구성
- 은닉 계층 살펴보기
- 비선형 활성화 함수
- ReLu
- 민스키의 XOR 문제
- SLP결과와 비교
주요키워드: 은닉계층, 여러 은닉계층을 위한 순전파+역전파
MLP) 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망 - (1)
- 클래스 설계
- 구축해야 하는 부분들 살펴보기
- 모델 클래스 만들기
- 학습, 평가, 시각화, 미니배치 메서드 정의
- 순전파와 역전파 메서드 정의
- 정확도 메서드 정의
- 데이터 셋 클래스 정의
- 학습, 평가, 검증 매서드 정의
- 데이터 섞기 메서드 정의
- 후처리, 순전파+역전파
- ..
MLP) 다층 퍼셉트론 모델 구조 : 꽃 이미지 분류 신경망 - (2)
- 데이터 셋의 클래스 선언
- 활성화 함수 정의
- 벡터 처리
- 이미지 입출력 함수
- 시행 후 결과 파악
6장. 복합 출력의 처리 방법: 오피스31 다차원 분류 신경망
- 아담 아골리즘의 소개
MLP)복합 출력의 처리 방법: 오피스31 다차원 분류 신경망
- 아담 모델 클래스 선언
- 역전파
- 파라미터
- 오피스 31 다차원 분류 시행
CNN) 간단한 합성곱 모델: 꽃 이미지 분류 신경망
- 합성곱 전체 과정 살펴보기
- 합성곱의 여러 연산방법
- 간단한 CNN 클래스 구현하기
CNN) 다섯 가지 정규화 확장: 꽃 이미지 분류 신경망
- 부적합과 과정합
- L2, L1 손실함수
- 드랍아웃
- 배치 정규화
CNN) 인셉셥 모델과 레스넷 모델: 꽃 이미지 분류 신경망 - (1)
- 인셉션 모델과 레스넷 모델과 그 구조 그리고 필요한 확장들
- 확장된 CNN 모델 클래스 구현하기
CNN) 인셉셥 모델과 레스넷 모델: 꽃 이미지 분류 신경망 - (2)
- 인셉션 모델 구현과 수행
- 래스넷 모델 구현과 수행
교재 / 학습자료 / 준비물
교채: 파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝
학습자료: 쥬피터 노트북(or 랩)을 사용가능한 노트북
학습자료: 쥬피터 노트북(or 랩)을 사용가능한 노트북
첫 시간 전 준비사항
- 프로그래밍할 노트북
- 쥬피터 노트북, 혹은 쥬피터 랩 설치
- 들어가기 + Chapter.01 미리 공부해 오기
퍼실이 소개
송동근
#ISTP #공유 #데이터분석가 #빅데이터처리
자기소개 및 개설동기
알고 있는 이론을 실제로 코딩을 구현해보는 연습을 하고 있습니다.
업무적으로 개발도 겸하면서 파이썬 프로그래밍을 공부 중입니다.
혼자 하기보다는 같이 하면서 더 빠르게 효율적으로 공부해 봅시다~
업무적으로 개발도 겸하면서 파이썬 프로그래밍을 공부 중입니다.
혼자 하기보다는 같이 하면서 더 빠르게 효율적으로 공부해 봅시다~
소속
버즈니
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB DR4R LAB season 2(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) 참여
풀잎19기 딥러닝을 파이썬으로 날코딩해보자. 퍼실
풀잎11기 텐서플로 2.0 프로그래밍 퍼실
풀잎10기 비감독 모형과 머신러닝 퍼실
풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!
Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!
Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)
Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
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