AI 공부
1.인공지능, 머신러닝, 딥러닝 정리
인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개념정리
2.[파이썬으로 딥러닝 구현하기] 1. 개발환경구축 방법1 : Anaconda 설치(Standalone)
pip 만 설치되어 있는 일반 파이썬과 다르게, Anaconda는 파이썬+다양한 관련 패키지들을 제공한다.(Numpy, Pandas 등등 Data 분석에 필수적인 패키지들)일반 파이썬을 설치해 하나하나 패키지들을 설치할 수 있지만.. 연동되는 패키지마다 적용되어야하는
3.[Python] Numpy 정리(Ndarray, shape 활용)
파이썬으로 수치해석, 통계 관련 기능(데이터 분석), AI를 구현하려고 할 때 Numpy는 가장 기본이 되는 모듈이다.
4.[파이썬으로 딥러닝 구현하기] 2. 개발환경구축 방법1: Anaconda 가상환경 만들기, Tensorflow 설치하기
anaconda로 가상 환경을 만들어 각 프로젝트마다 독립적인 개발 환경을 가질 수 있다!파이참에서 가상 환경을 만들어서 각 프로젝트마다 개발 환경(설치된 패키지, 라이브러리 등등)이 다른 것 처럼 말이다.anaconda로 구축한 가상 환경은 파이참에서 바로 적용해 사
5.[파이썬으로 딥러닝 구현하기] 3. 개발환경구축 방법2: Google Colaboratory(Colab)
보고 공부 중인 유튜브 강의~코랩 사용법에 대해 잘 설명해주신다.https://www.youtube.com/watch?v=LuQ-O5G06d4&list=PLS8gIc2q83OjStGjdTF2LZtc0vefCAbnX&index=41https://www.
6.[파이썬으로 딥러닝 구현하기] 4. TensorFlow 2.x - Eager Execution
Graph나 session을 생성하지 않고 즉시 실행 가능함을 뜻한다.쓰여진 순서에 따라 즉시 실행되는 것이 Eager Execution으로, 결과를 바로 확인할 수 있다.
7.[파이썬으로 딥러닝 구현하기] 5. TensorFlow 2.x - Keras (High Lever API)
TensorFlow 2.x에서 공식적이고 유일한 High-Level API직관적인 Keras의 API를 통해 ANN, CNN, RNN 모델, 혹은 다양한 딥러닝 모델을 몇 줄의 코드만으로 쉽게 구축할 수 있다.모듈을 조합하기만 하면 새로운 딥러닝 모델을 쉽게 만들어 학