텐서플로우 애플리케이션 프로그래밍(인공지능을 위한)

CHAPTER 1. 인공지능 개요

　1. 인공지능과 머신러닝

　　1) 인공지능 발전과 활용

　　2) 머신러닝 기술

　2. 지도 학습과 비지도 학습

　　1) 지도 학습

　　2) 비지도 학습

　3. 강화 학습

　　1) 강화 학습 모델

　　2) 강화 학습 역사

　　3) 강화 학습 수행

　　4) 인공 신경망

　4. 딥러닝



CHAPTER 2. 텐서플로우 시작

　1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란

　2. 텐서플로우 빌드 구조와 실행 구조

　　1) 빌드 단계

　　2) 실행 단계

　3. 텐서플로우 개발 환경

　　1) 텐서플로우 설치

　　2) 텐서플로우 개발 환경 구축

　4. 클라우드 기반 텐서플로우

　　1) AWS

　　2) 도커(Docker)

　　3) Google

　　4) Microsoft Azure



CHAPTER 3. 텐서플로우를 활용한 머신러닝

　1. 인공지능과 머신러닝 텐서플로우란?

　　1) 기본 개념

　　2) 텐서 자료형

　　3) 상수형(Constant)

　　4) 변수(Variable)

　　5) 플레이스홀더(Placeholder)

　2. 머신러닝 알고리즘

　　1) Linear Regression

　　2) Logistic Regression

　　3) Softmax Regression

　　4) Neural Network



　CHAPTER 4. 실전 프로젝트

　1. 개요

　2. 데이터 수집/전처리

　　1) 데이터 수집

　　2) 데이터 맞춤법 및 띄어쓰기 수정

　　3) 형태소 분석(Morphological Analysis)

　　4) 단어 임베딩

　3. 합성곱 신경망 구현

　　1) 합성곱 신경망 소개

　　2) 합성곱 신경망 모델 구현

　4. 장단기 기억 네트워크 구현

　　1) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 소개

　　2) 장단기 기억 네트워크 소개

　　3) 장단기 기억 네트워크 구현

　5. 웹 애플리케이션 실행 환경 구축

　　1) 자바 설치하기

　　2) Eclipse 설치

　　3) Apache Tomcat 설치

　6. 애플리케이션 개발

　　1) 학습된 알고리즘 모델에 대한 검증 구현

　　2) 웹 애플리케이션 구현 및 실행

이종서 연구원

　 KOREATECH에서 컴퓨터공학 석사 학위를 취득하였고,데이터 분석 및 예측 분야의　연구에 관심이 많으며 현재　시뮬레이션 자동화 및 데이터 관리 및 분석 실무를　담당하고 있습니다.