대소니의 딥러닝 기초

PART 1 머신러닝 개요

Chapter 1 머신러닝 소개
Chapter 2 머신러닝의 세상

PART 2 환경만들기

Chapter 1 윈도우에 GPU기반 케라스 설치
Chapter 2 맥북에 GPU기반 케라스 설치

PART 3 파이썬 살펴보기

Chapter 1 파이썬 소개
Chapter 2 파이썬 작성하기
Chapter 3 데이터를 표현하는 방법
Chapter 4 데이터를 연산하기
Chapter 5 조건에 따라 다르게 처리하기
Chapter 6 반복적으로 처리하기
Chapter 7 데이터와 함수 그리고 객체
Chapter 8 클래스와 인스턴스의 차이
Chapter 9 객체지향 프로그래밍과 모듈화
Chapter 10 오류없는 프로그래밍

PART 4 데이터 분석과 가공하기

Chapter 1 대량의 데이터를 생성하고 연산하기 (numpy)
Chapter 2 데이터셋을 생성하고 분석하기 (pandas)
Chapter 3 데이터를 시각화하기 (matplotlib)

PART 5 케라스 살펴보기

Chapter 1 케라스 소개
Chapter 2 데이터 다루기
Chapter 3 모델 만들기
Chapter 4 학습하고 평가하기

PART 6 영상처리 들어가기

Chapter 1 영상처리 분야
Chapter 2 신경망과 역전파
Chapter 3 이미지 분리, 멀티 분류, 활성함수
Chapter 4 CNN 모델
Chapter 5 실용적인 분류 모델 (VGGNet, Resnet, Inception)
Chapter 6 모델을 시각화 방법
Chapter 7 앙상블 모델
Chapter 8 이미지 데이터 변형하기
Chapter 9 과최적화와 하이퍼파라미터 튜닝 (Image Augmentation)
Chapter 10 이미지 디텍션과 세그멘테이션
Chapter 11 텐서보드 이용한 데이터 시각화하기