Tensorflow 프로그래밍 기초

CHAPTER 1 TensorFlow 소개
1. TensorFlow와 빨리 친해지기
2. TensorFlow를 위한 간단한 용어에 대한 이해
3. OS
4. 수학적 지식, 통계적 지식

CHAPTER 2 TensorFlow 설치하기
1. 윈도우 버전 설치하기
2. 리눅스 버전 설치하기
3. 맥북 버전 설치하기

CHAPTER 3 TensorFlow 개발환경
1. Jupyter notebook 사용하기
2. pycharm 사용하기

CHAPTER 4 Pyton 배우기
1. 파이썬의 자료형
2. 연산 배우기
3. 함수 배우기

CHAPTER 5 TensorFlow 자료 입력하기
1. 선형 자료 만들기 1
2. 선형 자료 만들기 2
3. 곡선형 자료 만들기
4. 라벨이 있는 군집 자료
5. 책 예제 활용하기

CHAPTER 6 Tensor와 친해지기
1. 행렬의 기본 개념 훑어보기
2. 텐서 플로우에서 행렬의 표현
3. tensorflow와 numpy
4. broadcastiong과 reshape
5. arg_max, arg_min, arg_sum, art_mean

CHAPTER 7 Linear Regression
1. Linear Regression의 개념 익히기
2. 코드 작성하기
3. 코드 실행하기
4. 코드 응용하기

CHAPTER 8 Logistic Regression
1. Logistic Regression의 통계적 배경
2. 자료 소개
3. 코드 작성하기
4. 코드 실행하기

CHAPTER 9 Muntiple Layer Perception
1. 다중 perceptronr의 개념 익히기
2. 코드 작성하기
3. 응용하기

CHAPTER 10 K means
1. K means
2. 코드 작성하기
3. 코드 실행하기와 응용

CHAPTER 11 k-Nearest Neighbors
1. K Nearest Neighbors 개념 익히기
2. 코드 작성하기
3. 코드 실행하기와 응용
4. 코드 응용하기

CHAPTER 12 Convolutional Neural Network
1. Convolution의 개념 익히기
2. 코드 작성하기
3. 코드 실행하기와 응용

CHAPTER 13 Tensorboard 활용하기
1. Tensorboard의 개요
2. Graph 기능 사용하기
3. 스칼라 기능 사용하기
4. histogram 기능 사용하기

부록
1. USB를 tensorflow 개발환경으로 활용하기
2. 리눅스 명령어 공부하기