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      Deep Learning

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      • 텐서플로우 기초

      텐서플로우 기초

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      CoursesVisible텐서플로우 기초
      • 머신러닝을 위한 엔드투엔드 플랫폼, 텐서플로우 5

        • Lecture1.1
          수업 목표
        • Lecture1.2
          프레임워크란
        • Lecture1.3
          텐서플로우란
        • Lecture1.4
          텐서플로우 프로그래밍의 특징
        • Lecture1.5
          마무리
      • 텐서의 구성요소와 핸들링 6

        • Lecture2.1
          수업 목표
        • Lecture2.2
          텐서의 구성요소
        • Lecture2.3
          텐서의 자료형
        • Lecture2.4
          텐서의 인덱싱
        • Lecture2.5
          텐서의 모양
        • Lecture2.6
          마무리
      • 텐서의 생성과 결합 10

        • Lecture3.1
          수업 목표
        • Lecture3.2
          다른 자료형으로부터 텐서 만들기
        • Lecture3.3
          범위를 지정하여 텐서 만들기
        • Lecture3.4
          모양을 지정하여 텐서 만들기
        • Lecture3.5
          원소 단위로 반복하여 텐서 만들기
        • Lecture3.6
          벡터를 직교좌표계로 나타낸 텐서 만들기
        • Lecture3.7
          특정 축에서 원소의 위치 만들기
        • Lecture3.8
          새로운 축을 만들어 다수의 텐서 쌓기
        • Lecture3.9
          특정 축을 기준으로 다수의 텐서 합치기
        • Lecture3.10
          마무리
      • 텐서의 다양한 연산 8

        • Lecture4.1
          수업 목표
        • Lecture4.2
          하나의 텐서 내 각 원소의 연산
        • Lecture4.3
          같은 모양을 갖는 텐서 간 원소 별 연산
        • Lecture4.4
          다른 모양을 갖는 텐서 간 연산
        • Lecture4.5
          텐서의 모든 원소를 대상으로한 집계 연산
        • Lecture4.6
          원소값의 크기에 따라 텐서를 정렬하는 메소드
        • Lecture4.7
          tf.function
        • Lecture4.8
          마무리
      • 텐서플로우의 핵심, 자동 미분 7

        • Lecture5.1
          수업 목표
        • Lecture5.2
          미분의 정의
        • Lecture5.3
          텐서플로우의 자동 미분
        • Lecture5.4
          텐서플로우의 변수 정의
        • Lecture5.5
          텐서플로우로 미분 법칙 확인하기
        • Lecture5.6
          다수의 입력으로 정의된 함수의 미분
        • Lecture5.7
          마무리
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