생활코딩 머신러닝 실습편 with 파이썬 텐서플로 (누구나 쉽게 시작하는 인공지능 첫걸음)

이숙번

프로그래밍하는것과프로그래밍지식을강의하는것을좋아해서개발자와강사를병행하고있습니다.현재주3일은(주)에누마에서백엔드개발을담당하고있고,그외의시간에는머신러닝과프로그래밍분야강의및비영리단체오픈튜토리얼스의멤버로활동하고있습니다.

[1부]텐서플로101

▣01장:도입
01오리엔테이션
__선수지식
__머신러닝
__머신러닝알고리즘
__딥러닝라이브러리
__정리
02목표와전략
__딥러닝입문강의의높은벽
__새로운배움전략
03지도학습의빅픽처
__#1과거의데이터를준비합니다
__#2모델의구조를만듭니다
__#3데이터로모델을학습합니다
__#4모델을이용합니다
__정리
04실습환경:구글코랩
__구글코랩소개
__코랩실습환경준비
__코랩노트북사용해보기
__소스코드

▣02장:표를다루는도구‘판다스’
01판다스
__‘변수’의의미
__판다스
__실습데이터
02판다스실습
__실습코드와데이터
__판다스라이브러리를임포트
__파일로부터데이터읽어오기
__데이터모양확인하기
__데이터칼럼이름확인
__독립변수와종속변수분리
__각각의데이터확인해보기
__전체코드

▣03장:첫번째딥러닝-레모네이드판매예측
01머신러닝모델을만드는과정
__머신러닝의흐름
__머신러닝코드훑어보기
__머신러닝의흐름과코드를함께살펴보기
__정리
02손실의의미
__fit함수의실행결과
__손실을계산하는원리
__학습을반복하며손실이줄어듦을확인
03레모네이드판매예측실습
__라이브러리사용
__데이터를준비
__모델만들기
__학습
__모델을이용하기
__전체코드

▣04장:두번째딥러닝-보스턴집값예측
01보스턴집값예측
__보스턴주택가격
__중앙값
__각열의의미
02수식과퍼셉트론
__모델을구성하는코드
__퍼셉트론,가중치,편향의의미
__데이터의독립변수가12개,종속변수가2개일때의모델
03보스턴집값예측실습
__라이브러리사용
__과거의데이터를준비
__모델의구조만들기
__모델을학습
__모델을이용
__모델의수식확인
__전체코드

▣05장:학습의실제
01학습의실제
__딥러닝워크북
__실습준비
__워크북이용방법
__초기화
__첫번째히스토리
__두번째히스토리
__세번째히스토리
__정리

▣06장:세번째딥러닝-붓꽃품종분류
01개요
__붓꽃의품종
__붓꽃데이터
__코드
02원핫인코딩
__원핫인코딩의원리
__데이터를원핫인코딩하는코드
__모델을만드는코드
03소프트맥스
__정답을확률표현으로예측
__활성화함수
__크로스엔트로피
__정확도
__정리
04붓꽃품종분류실습
__라이브러리임포트
__과거의데이터를준비
__원핫인코딩
__칼럼이름출력
__종속변수,독립변수
__모델의구조만들기
__데이터로모델을학습
__모델을이용
__학습한가중치
__정리
__전체코드

▣07장:네번째딥러닝-멀티레이어인공신경망
01히든레이어
__인풋레이어,아웃풋레이어,히든레이어
__히든레이어추가하기
__히든레이어를3개사용한모델
02히든레이어실습
__보스턴집값예측
__모델구조확인
__붓꽃품종분류
__전체코드

▣08장:데이터를위한팁
01데이터를위한팁
__원핫인코딩이되지않는문제
__NA값체크
__전체코드

▣09장:모델을위한팁
01모델을위한팁
__보스턴집값예측에배치노멀라이제이션을적용
__분류모델에배치노멀라이제이션을적용
__전체코드

▣10장:1부정리

[2부]텐서플로102

▣11장:오리엔테이션
01오리엔테이션
__이미지분류문제

▣12장:데이터와차원
01데이터와차원
__용어지옥
__‘차원’이라는말의두가지의미
__표의열vs.포함관계
__정리

▣13장:이미지데이터이해
01이미지데이터구경하기
__MNIST이미지
__CIFAR-10이미지
__사진의속성
__샘플이미지
02이미지데이터실습
__라이브러리사용
__샘플이미지셋불러오기
__화면출력
__차원확인
__정리
__전체코드

▣14장:다섯번째딥러닝1-플래튼레이어를활용한이미지학습
01플래튼
__reshape
__모델을조금더살펴보기
__코드사용법
02플래튼레이어를활용한이미지학습모델실습
__reshape를사용한모델
__Flatten레이어를사용한모델
__정리
__전체코드

▣15장:다섯번째딥러닝2-Conv2D
01컨볼루션의이해
__숫자이미지의특징
__컨볼루션필터와특징맵
__컨볼루션레이어를적용한코드
02필터의이해
__딥러닝모형으로이해
03컨볼루션연산의이해
__컨볼루션연산의원리
__실제계산의예
04Conv2D실습
__노트북설정
__라이브러리사용
__데이터준비
__모델만들기
__모델을학습
__모델을이용
__정답확인
__모델확인
__전체코드

▣16장:다섯번째딥러닝3-MaxPool2D
01MaxPool2D
__플래튼만을이용한모델
__컨볼루션레이어를추가한모델
__풀링레이어를사용한모델
__맥스풀링의원리
02MaxPool2D실습
__컨볼루션레이어모델
__맥스풀링모델을활용한CNN모델완성
__전체코드

▣17장:다섯번째딥러닝완성-LeNet
01LeNet
02LeNet실습
__라이브러리로딩
__MNIST를사용하는LeNet모델
__LeNet으로CIFAR-10을학습
__정리
__전체코드

▣18장:내이미지사용하기
01내이미지사용하기
__notMNIST이미지셋
__이미지데이터를읽어들이기
02내이미지사용하기실습
__이미지데이터셋을읽어들이기
__독립변수와종속변수를변형
__모델학습
__보충설명
__전체코드

▣19장:2부정리
차원
특징자동추출기
LeNet
딥러닝의정상
축하합니다!

★이책에서배우는내용★

◎지도학습(supervisedlearning)이이루어지는과정
◎구글코랩에서파이썬으로딥러닝코드를작성하는방법
◎판다스(Pandas)를활용해표형태의데이터를다루는법
◎텐서플로(TensorFlow)를활용한레모네이드판매예측,보스턴집값예측,붓꽃(iris)품종분류실습
◎CNN의원리와사용법
◎딥러닝을활용한손글씨이미지(MNIST)와사물의이미지(CIFAR-10)분류

〈관련자료〉

[동영상강좌]

■Tensorflow101수업:https://opentutorials.org/module/4966
■Tensorflow102수업:https://opentutorials.org/module/5268