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Bigdata, Semantic IoT, Hadoop, NoSQL

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딥러닝 관심있던 개발자 여러분 그동안 영어 이해하랴 이론 이해하랴 정말 수고 많으셨습니다.  

괜찮은 한국어 동영상이 있어서 링크 해 봅니다.  정말 쉽게 딥러닝의 이론에 대해서 설명합니다.매우 감사한 일입니다.

이 동영상으로 기반을 이해하고, Caffe 등을 통한 다양한 실제 적용을 통해 통찰력과 직관을 기르면  일반 개발자 입장에서  딥러닝을 본인의 프로젝트에 좋은 서브무기로 사용 할 수 있으리라 봅니다.


* 이래서 동강동강하나 봅니다. 



제공 : 모두의 연구소 - 이찬우 연구원 



[딥러닝] 1. Introduction 

[딥러닝] 2. 선형회귀와 Gradient Descent 

[딥러닝] 3. Gradient Descent & Normal Eq. 

[딥러닝] 4. 로지스틱 회귀 

[딥러닝] 5. 로지스틱 회귀의 비용함수 

[딥러닝] 6. 신경망의 표현 

[딥러닝] 7. 신경망의 역전파 

[딥러닝] 그래프 개론 

[딥러닝]RNN Introduction 

[딥러닝] RNN : LSTM Basic 

[딥러닝] RNN : LSTM 구조 

[딥러닝] RNN : Back Propagation 

[딥러닝] RNN 학습 메커니즘 

[딥러닝] Convolutional NeuralNet 1 

[딥러닝] Convolutional NeuralNet 2 

[딥러닝] CNN Back Propagation 




기타 좋은 강의 모음


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스탠포드 이미지 인식을 위한 CNN 

딥러닝북  

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