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머신러닝을 위한 엔드투엔드 플랫폼, 텐서플로우 5
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수업 목표Lecture1.1
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프레임워크란Lecture1.2
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텐서플로우란Lecture1.3
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텐서플로우 프로그래밍의 특징Lecture1.4
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마무리Lecture1.5
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텐서의 구성요소와 핸들링 6
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텐서의 생성과 결합 10
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수업 목표Lecture3.1
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다른 자료형으로부터 텐서 만들기Lecture3.2
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범위를 지정하여 텐서 만들기Lecture3.3
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모양을 지정하여 텐서 만들기Lecture3.4
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원소 단위로 반복하여 텐서 만들기Lecture3.5
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벡터를 직교좌표계로 나타낸 텐서 만들기Lecture3.6
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특정 축에서 원소의 위치 만들기Lecture3.7
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새로운 축을 만들어 다수의 텐서 쌓기Lecture3.8
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특정 축을 기준으로 다수의 텐서 합치기Lecture3.9
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마무리Lecture3.10
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텐서의 다양한 연산 8
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수업 목표Lecture4.1
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하나의 텐서 내 각 원소의 연산Lecture4.2
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같은 모양을 갖는 텐서 간 원소 별 연산Lecture4.3
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다른 모양을 갖는 텐서 간 연산Lecture4.4
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텐서의 모든 원소를 대상으로한 집계 연산Lecture4.5
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원소값의 크기에 따라 텐서를 정렬하는 메소드Lecture4.6
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tf.functionLecture4.7
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마무리Lecture4.8
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텐서플로우의 핵심, 자동 미분 7
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수업 목표Lecture5.1
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미분의 정의Lecture5.2
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텐서플로우의 자동 미분Lecture5.3
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텐서플로우의 변수 정의Lecture5.4
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텐서플로우로 미분 법칙 확인하기Lecture5.5
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다수의 입력으로 정의된 함수의 미분Lecture5.6
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마무리Lecture5.7
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