"알파고" 4차산업, 딥러닝, 선행코딩교육, 특이점이 화제가 되게한 원인이다. GPU대신 TPU라는 하드웨어를 사용했다고 하는데, 이슈는 하드웨어가 아니었다. 딥러닝인지 뭔지를 이용해서 대국을 학습해서 인간계 최고의 프로기사를 이긴 소프트웨어였다. 하드웨어 파워로 따지자면 슈퍼컴퓨터 500위권에도 들지 못할 "형편없는?" 수준으로 인간을 이긴거다. 알파고와의 대결이 있기전에도, 바둑과 체스는 다르다. 컴퓨터가 바둑으로 인간을 이기려면 한세대는 더 기다려야 한다고 했는데 결과는 4:1 압승이었다.
TPU와 TPU pod : 이미지 출처 www.blog.google
(2017년)지금은 온통 딥러닝 이야기 뿐이다. 자율주행, 인간의 얼굴 분석, 사진분류, 음성, 공간분석, 자연어 처리, 번역 모든 영역에서 딥러닝이 아니면 이야기가 안된다. 딥러닝 외에 이슈가 될만한 기술은 블럭체인 정도 ?
딥러닝 바닥에서 유명한 dr. andrew ng의 gpu technology conference 2015도 관심이 있다면 한번 읽어보자.
딥러닝이라고 하면, 이게 내가 할 수 있는 것인가라는 두려움이 들기 마련이다. 이 문서는 아래와 사람들을 대상으로 한다.
머신러닝에 대한 기본적인 지식을 가지고 싶은 사람
수학이나 컴퓨터 과학에 대한 배경지식이 없거나 부족한 사람. "y=ax+b"를 이해할 수 있는 정도면 된다.
요즘엔 ML을 이용한 블랙박스툴들이 많이 있어서, 관련지식이 없더라도 사용하는데 문제가 없다. 복잡한 수학적 지식 없이도 포토샵으로 이미지를 편집할 수 있는 것처럼 말이다. 여기에서 더 나아가서 ML을 좀더 이해하고 싶은 사람
Tensorflow와 파이선을 이용해서, 딥러닝을 해보고 싶은 사람
이 수업의 목표는 아래와 같다.
Lenear regression(선형회귀)와 Logistic regression(로지스틱 회귀)를 이해한다. 이 둘만 알아도 머신러닝을 이해할 수 있으며, Neural networks, Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN)을 쉽게 배울 수 있다.
수업 개요
- 머신러닝에 대한 기본적인 지식을 가지고 싶은 사람
- 수학이나 컴퓨터 과학에 대한 배경지식이 없거나 부족한 사람. "y=ax+b"를 이해할 수 있는 정도면 된다.
- 요즘엔 ML을 이용한 블랙박스툴들이 많이 있어서, 관련지식이 없더라도 사용하는데 문제가 없다. 복잡한 수학적 지식 없이도 포토샵으로 이미지를 편집할 수 있는 것처럼 말이다. 여기에서 더 나아가서 ML을 좀더 이해하고 싶은 사람
- Tensorflow와 파이선을 이용해서, 딥러닝을 해보고 싶은 사람
이 수업의 목표는 아래와 같다.- Lenear regression(선형회귀)와 Logistic regression(로지스틱 회귀)를 이해한다. 이 둘만 알아도 머신러닝을 이해할 수 있으며, Neural networks, Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN)을 쉽게 배울 수 있다.
- Tensorflow와 파이선을 이용해서 당신의 문제를 풀 수 있다.
이 수업은 아래의 문서들을 참고했다.- Coursera.org의 machine learning 많이들 추천한다. AI 영역에서 세계 3대 권위자로 인정받는 앤드류 응 박사가 만든 수업이기도 하고.
- 위 수업의 노트
- Convolutional Neural Networks for Visual Recognition.
- Tensorflow 공식 홈페이지
- TensorFlow 예제
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