| 순번 | 강의명 | 보기 |
|---|---|---|
| 1강 | 딥러닝의 개요 | ![]() |
| 2강 | 딥러닝의 발전 | ![]() |
| 3강 | 다층 퍼센트론의 이해 | ![]() |
| 4강 | 다층 퍼센트론의 필요서 | ![]() |
| 5강 | Tensorflow 설치와 이해 | ![]() |
| 6강 | 회귀문제와 Cost Function | ![]() |
| 7강 | 딥러닝 A to Z | ![]() |
| 8강 | 하이퍼파라미터1: 데이터분할과 정규화 | ![]() |
| 9강 | 하이퍼파라미터2: 학습단위의 이해 | ![]() |
| 10강 | 하이퍼파라미터3: 활성화함수의 이해 | ![]() |
| 11강 | 하이퍼파라미터4: 은닉층의 이해 | ![]() |
| 12강 | 하이퍼파라미터5: 역전파와 고속옵티마이저 | ![]() |
| 13강 | 하이퍼파라미터6: 학습률과 분석 프로세스 | ![]() |
| 14강 | 분류문제와 Cost Function | ![]() |
| 15강 | 이진분류 분석 | ![]() |
| 16강 | 다항분류 분석 | ![]() |
| 17강 | 딥러닝과 규제화 | ![]() |
| 18강 | 딥러닝 모델의 규제 적용 실습 | ![]() |
| 19강 | 실전 딥러닝 가이드 | ![]() |
| 20강 | CNN의 개념과 원리 | ![]() |
| 21강 | openCV로 이미지 정제하기 | ![]() |
| 22강 | 개와 고양이 사진 분류 | ![]() |
| 23강 | MNIST 숫자 분류 | ![]() |
| 24강 | RNN의 개념과 원리 | ![]() |
| 25강 | RNN, GRU, LSTM 이해 | ![]() |
| 26강 | RNN으로 주식 예측하기 | ![]() |
| 27강 | RNN으로 감성 분류하기 | ![]() |