PART0개발환경구축
1.파이썬설치
01.WindowsOS버전
02.MacOS버전
2.필요패키지설치
01.주피터(Jupyter)
02.xlwings
03.사이킷런(Scikit-Learn)
04.OpenCV및Numpy
05.Matplotlib
3.파이썬-엑셀연동실습
01.셀내중복값제거실습
02.웹캠이미지엑셀출력
PART1넘파이(Numpy)
1.배열(ndarray)
01.arange함수
02.reshape함수
03.arrayindexing
2.연산
01.행렬의사칙연산과행렬곱
02.eye함수
03.전치행렬(Transpose)
04.flip함수
05.pad함수
3.미분
01.함수의기울기
02.미분프로그래밍
PART2딥러닝개요
1.딥러닝학습
2.y=wx학습
01.엑셀데이터준비
02.손실함수(Loss)의정의
03.경사하강법(GradientDescent)
04.모델구현
3.y=wx+b학습
01.편미분
02.확률적경사하강법(StochasticGradientDescent)
03.모델구현
4.y=w1×1+w2×2+b학습
01.행렬표현
02.행렬연산의이해
03.모델구현
5.임의의함수학습
01.딥러닝(DeepLearning)
02.체인룰(CHAINRULE),순전파(ForwardPropagation),역전파(BackPropagation)
03.활성화함수(ActivationFunction)
04.모델구현
PART3회귀예제
1.당뇨병예측데이터
01.데이터확인및모델만들기
02.데이터정규화
03.하이퍼파라미터(HyperParameter)설정
04.과소/과대적합방지
2.체력검사데이터
01.데이터확인
02.다중출력모델설계
03.다중출력모델의역전파
PART4분류개요
1.이진분류
01.시그모이드(Sigmoid)
02.분류의역전파
03.모델구현
04.시그모이드를중간층의활성화함수로사용하지않는이유1
2.다중분류
01.소프트맥스(Softmax)
02.카테고리컬크로스엔트로피(CategoricalCrossEntropy)
03.모델구현
PART5분류예제
1.붓꽃분류
01.데이터확인
02.원핫인코딩(One-hotEncoding)
03.모델구현
2.손글씨분류
01.데이터확인
02.데이터전처리
03.모델구현
04.모델검증및한계
PART6CNN
1.이미지데이터특성
2.필터와합성곱(Convolution)연산
3.합성곱의역전파
4.모델구현
5.CNN추가정보
01.행렬로표현
02.Stride
03.패딩(Padding)
04.풀링(Pooling)
05.채널
PART7RNN
1.RNN구조
2.순전파와역전파연산
부록1GoogleSpreadsheet사용
1.구글드라이브API설정하기
2.구글스프레드시트API설정하기
부록2Tensorflow사용
1.당뇨병데이터
2.체력검사데이터
3.붓꽃데이터
4.손글씨데이터
5.영어철자예측데이터
