ArtificialNeuralNetworkForNewbie
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Chapter 1. 인공지능의 과거, 현재, 미래
Chapter 2. 규칙 기반 모델의 발전
Chapter 3. 오토마톤과 인공 생명 프로그램
Chapter 4. 가중치와 최적해 탐색
Chapter 5. 가중치와 최적화 프로그램
Rest1. [쉬어가기] 약인공지능의 발전과 딥러닝 알고리즘
01 강인공지능과 약인공지능
02 인공지능 알고리즘의 변천과정
03 회귀분석(Regression)
04 이진 분류(Binary Classification)
05 딥러닝의 등장
06 딥러닝의 유형
07 딥러닝의 프레임워크
Chapter 6. 통계 기반 머신러닝 1 - 확률분포와 모델링
Chapter 7. 통계 기반 머신러닝 2 - 자율 학습과 지도 학습
Chapter 8. 강화 학습과 분산 인공지능
Chapter 9. 딥러닝
Chapter 10. 이미지와 음성 패턴 인식
Chapter 11. 자연어 처리와 머신러닝
Chapter 12. 지식 표현과 데이터 구조
Chapter 13. 분산 컴퓨팅
Chapter 14. 빅데이터와 사물인터넷의 관계
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Rest1. [쉬어가기] 약인공지능의 발전과 딥러닝 알고리즘
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Rest1. [쉬어가기] 약인공지능의 발전과 딥러닝 알고리즘
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이 문서는 MicroSoftWare VOL.391에 나온
약인공지능의
발전과
딥러닝
알고리듬
을 요약/정리한 것이다.
Authors:
Woong Jeong
01 강인공지능과 약인공지능
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02 인공지능 알고리즘의 변천과정
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03 회귀분석(Regression)
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04 이진 분류(Binary Classification)
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05 딥러닝의 등장
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06 딥러닝의 유형
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07 딥러닝의 프레임워크
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