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빅데이터분석과정
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Python을 활용한 딥러닝

Python을 활용한 딥러닝

강사 소개

김원표/(주)와이즈인컴퍼니 대표

한양대 영문학과 및 한양대 국제학 대학원 졸업

2002년부터 리서치 및 통계분석을 조사·연구하고,
이후 온라인 강의를 시작으로 15년간 통계분석을 강의하고 있으며,
현재는 한양대학교 관광학과 겸임교수로 학생들을 가르치고 있다.

주요 저서로는 [SPSS 동영상 강의:초급편], [SPSS 동영상 강의:고급편], [AMOS를 이용한 구조방정식 모델 분석],
[해외시장조사론], [관광통계학] 등이 있다.

강의 소개

강의보기

순번 강의명 영상시간
1 Python을 활용한 딥러닝 Python 소개 23:00
2 Python을 활용한 딥러닝 Python 설치하기 33:00
3 Python을 활용한 딥러닝 Python 기초 60:00
4 Python을 활용한 딥러닝 Numpy 분석함수 54:00
5 Python을 활용한 딥러닝 Pandas함수와 데이터다루기 23:00
6 Python을 활용한 딥러닝 딥러닝의 개요와 역사 57:00
7 Python을 활용한 딥러닝 신경망의 이해와 다층 퍼셉트론의 필요성 30:00
8 Python을 활용한 딥러닝 Tensorflow의 설치와 이해 37:00
9 Python을 활용한 딥러닝 Tensor의 이해 40:00
10 Python을 활용한 딥러닝 Placeholder와 Variable 52:00
11 Python을 활용한 딥러닝 행렬의 이해와 연산의 수행 23:00
12 Python을 활용한 딥러닝 선형회귀와 Cost Function 40:00
13 Python을 활용한 딥러닝 전통적 회귀와 TensorFlow 활용 선형회귀분석 48:00
14 Python을 활용한 딥러닝 TensorFlow의 선형회귀와 학습단위의 이해 58:00
15 Python을 활용한 딥러닝 데이터 스케일링과 데이터셋 분할 48:00
16 Python을 활용한 딥러닝 활성화함수의 이해 34:00
17 Python을 활용한 딥러닝 은닉층의 이해와 생성하기 41:00
18 Python을 활용한 딥러닝 역전파와 고속옵티마이저 29:00
19 Python을 활용한 딥러닝 학습율과 선형회귀 종합 22:00
20 Python을 활용한 딥러닝 로지스틱회귀와 Cost Function 38:00
21 Python을 활용한 딥러닝 전통적 로지스틱과 TensorFlow 로지스틱 47:00
22 Python을 활용한 딥러닝 Loss Function과 모델평가지표 29:00
23 Python을 활용한 딥러닝 다항로지스틱과 Softmax 36:00
24 Python을 활용한 딥러닝 MNIST data의 Softmax 24:00
25 Python을 활용한 딥러닝 깊은 심층망에서 규제방법 58:00
26 Python을 활용한 딥러닝 DNN 실전가이드 20:00
27 Python을 활용한 딥러닝 CNN의 개념과 원리 42:00
28 Python을 활용한 딥러닝 CNN 연산의 기초 24:00
29 Python을 활용한 딥러닝 openCV와 이미지 전처리 24:00
30 Python을 활용한 딥러닝 내 데이터를 이용한 이미지 DNN학습 20:00
31 Python을 활용한 딥러닝 MNIST 이미지 DNN학습 17:00
32 Python을 활용한 딥러닝 MNIST 이미지 CNN학습 20:00
33 Python을 활용한 딥러닝 내 데이터를 이용한 이미지 CNN학습 34:00
34 Python을 활용한 딥러닝 RNN의 개념과 원리 28:00
35 Python을 활용한 딥러닝 RNN의 기본구조 65:00
36 Python을 활용한 딥러닝 RNN의 심층구조 33:00
37 Python을 활용한 딥러닝 RNN을 이용한 주가예측 24:00