전체 글 (149) 썸네일형 리스트형 부스트코스 '인공지능 전문가 특강' 과정 정리 부스트 코스 '인공지능 전문가 특강' 과정 정리 인공 지능 전문가 특강 과정의 영상을 보고 정리한 내용 부스트 코스 '인공지능 전문가 특강' 인공지능 전문가 특강 부스트코스 무료 강의 www.boostcourse.org 특강 후기 1단원부터 8단원까지 교육이 준비가 되어있지만 당장 내가 궁금한 1~4단원까지만 수강함 인공지능 관련 일을 하고 싶은데 뭘 해야 하나 할 때 바로 들어보는 것을 조심스럽게 추천함 서비스 AI 모델 개발을 하는 전체적인 파이프라인을 알 수 있음. 서비스 요구 사항부터 팀 조직 구성 까지. AI 서비스가 나오기 현업의 고민 알 수 있는 게 좋음 (강의명 : 1. 서비스 향 AI 모델 개발) AI를 다루는 팀의 구성과 구성원에 따른 업무를 알 수 있음. 아직 까진 정확한 직군 이름이.. [Book] 10. 자연어 처리를 위한 임베딩 개요 책을 보고 공부한 내용을 정리합니다. 딥러닝 텐서플로 교과서 저자 서지영님 길벗 출판사 코드 출처 https://github.com/gilbutITbook/080263 GitHub - gilbutITbook/080263 Contribute to gilbutITbook/080263 development by creating an account on GitHub. github.com 10. 자연어 처리를 위한 임베딩 사람이 사용하는 언어(자연어)를 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어(숫자) 형태인 벡터(vector)로 변환한 결과 혹은 과정 종류 : [ 희소 표현 기반 임베딩, 횟수 기반 임베딩, 예측 기반 임베딩, 횟수/예측 기반 임베딩] 10.1.1 희소 표현 기반 임베딩(spare representat.. [Book]9. 자연어 처리 개요 책을 보고 공부한 내용을 정리합니다. 딥러닝 텐서플로 교과서 저자 서지영님 길벗 출판사 코드 출처 https://github.com/gilbutITbook/080263 GitHub - gilbutITbook/080263 Contribute to gilbutITbook/080263 development by creating an account on GitHub. github.com 9. 자연어 처리 9.1.1 자연어 처리 용어 및 과정 1. 말뭉치(corpus) - 자연어 처리에서 모델을 학습시키기 위한 데이터 2. 토큰(token) 자연어 처리를 위한 문서는 작은 단위로 나누어야 함, 이떄 문서를 나누는 단위 문자열을 토큰으로 나누는 작업을 토큰 생성(tokenizing) 3. 토근화(tokeniz.. [Book]8. 성능 최적화 개요 책을 보고 공부한 내용을 정리합니다. 딥러닝 텐서플로 교과서 저자 서지영님 길벗 출판사 코드 출처 https://github.com/gilbutITbook/080263 GitHub - gilbutITbook/080263 Contribute to gilbutITbook/080263 development by creating an account on GitHub. github.com 8. 성능 최적화 8.1.1 데이터를 사용한 성능 최적화 최대한 많은 데이터 수집하기 데이터 생성하기 (예 ImageDataGenerator()) 데이터 범위(scale) 조정 (정규화, 규제화, 표준화) 8.1.2 알고리즘을 이용한 최적화 유사한 용도의 알고리즘들을 선택해 모델 선택 8.1.3 알고리즘 튜닝을 위한 최적화.. [Book]7. 시계열 분석 개요 책을 보고 공부한 내용을 정리합니다. 딥러닝 텐서플로 교과서 저자 서지영님 길벗 출판사 코드 출처 https://github.com/gilbutITbook/080263 GitHub - gilbutITbook/080263 Contribute to gilbutITbook/080263 development by creating an account on GitHub. github.com 7. 시계열 분석 7.1 시계열 문제 시계열 분석이란 특정 대상의 시간에 따라 변하는 데이터를 사용하여 추이를 분석하는 것 예를 들어 주가/환율 변동 및 기온/습도 변화 등 추세 파악, 향후 전망 예측 시계열 형태는 데이터 변동 유형에 따라 불규칙 변동, 추세 변동, 순환 변동, 계절 변동으로 구분 1. 불규칙 변동(irr.. [코드디스] 점프점프- 백준-14248 개요 문제 해결을 위한 알고리즘을 작성합니다 다른 고수들의 알고리즘을 보고 내 코드를 디스 합니다. 문제 영우는 n개의 돌이 일렬로 놓여있는 돌다리에 있다. 왼쪽, 오른쪽으로 이동 가능하며 자기가 방문 가능한 돌들의 개수를 알고 싶어 한다. 현재 위치가 주어졌을 때, 영우가 방문 가능한 돌들의 개수를 출력하시오 입력 첫째 줄 : 돌다리의 돌 개수 n이 주어진다.(1 [Book]6. 합성곱 신경망 2 개요 책을 보고 공부한 내용을 정리합니다. 딥러닝 텐서플로 교과서 저자 서지영님 길벗 출판사 코드 출처 https://github.com/gilbutITbook/080263 GitHub - gilbutITbook/080263 Contribute to gilbutITbook/080263 development by creating an account on GitHub. github.com 6. 합성곱 신경망 2 6.1.1 LeNet-5 합성곱과 다운 샘플링을 반복적으로 거치면서 마지막에 완전 연결층에서 분류 수행 C1에서 5 *5 합성곱 연산 후 28 * 28 크기의 특성 맵 여섯 개 생성 S2에서 다운 샘플링하여 특성 맵 크기를 14 *14로 줄임 C3에서 5 * 5 합성곱 연산하여 10 * 10 크기의 .. [Book]5. 합성곱 신경망 1 개요 책을 보고 공부한 내용을 정리합니다. 딥러닝 텐서플로 교과서 저자 서지영님 길벗 출판사 코드 출처 https://github.com/gilbutITbook/080263 GitHub - gilbutITbook/080263 Contribute to gilbutITbook/080263 development by creating an account on GitHub. github.com 5. 합성곱 신경망 1 5.1.1 합성곱층의 필요성 이미지, 영상처리에 유용 5.1.2 합성곱 신경망 구조 입력층 합성곱층 풀링층 완전 연결층 출력층 합성곱 신경망은 합성곱층과 풀링층을 거치면서 입력 이미지의 주요 특성 벡터를 추출 추출된 주요 특성 벡터들은 완전 연결층을 거치면서 1차원 벡터로 변환, 마지막으로 출력층에서.. 이전 1 ··· 15 16 17 18 19 다음
