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모두를 위한 머신러닝 / 딥러닝 김성훈 교수님 강의를 듣고 정리한 내용입니다.


Lec 00 - machine/deep learning 수업의 개요와 일정  


@ 학습목표 : 머신러닝에 대한 기본적인 이해

- Classification

Linear regression, Logistic regression


- Deep Learning

Neural networks

CNN (Convolutional Neural Network)

RNN (Recurrent Neural Network)


@ 학습계획

1. Machine learning basic concepts

2. Linear regression

3. Logistic regression

4. Multivariable linear/logistic regression

5. Neural networks

6. Deep learning

- CNN

- RNN

- Bidirectional Neural networks


@ 참고자료

- Andrew Ng’s ML class


- Andrew Ng's ML class 노트정리


- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition


- TensorFlow


- TensorFlow Example

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