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머신러닝6

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The Flow of TensorFlow The Flow of TensorFlow The Flow of TensorFlow from Jeongkyu Shin The Flow of TensorFlow1. The Flow of TensorFlow Jeongkyu Shin Lablup Inc. 2017. 11. 12 / GDG DevFest Nanjing 2017 2017. 11. 19 / GDG DevFest Seoul 20172. Descript.ion § CEO / Co-founder, Lablup Inc. § Develops Backend.AI § Open-source devotee § Google Developer Experts (Machine Learning) § Principal Researcher, KOSSLab., Korea § Te.. 2018. 11. 23.
Backend.AI: 오픈소스 머신러닝 인프라 프레임워크 Backend.AI: 오픈소스 머신러닝 인프라 프레임워크 Backend.AI: 오픈소스 머신러닝 인프라 프레임워크 from Jeongkyu Shin Backend.AI: 오픈소스 머신러닝 인프라 프레임워크1. Backend.AI: 오픈소스 머신러닝 인프라 프레임워크 Lablup Inc. KOREA Open Infra Days 2018 1 / 522. Lablup Inc. : Make AI Accessible3. Backend.AI : Make AI Accessible4. 문제 의식: 왜 이렇게 힘들어? • 오픈소스와 클라우드의 발달 – 정말로 AI 하기가 쉬워졌을까? http://kr.vonvon.me/quiz/329, http://kr.vonvon.me/quiz/1633 (사실은 삽질 삽질 삽질 삽질 .. 2018. 11. 23.
구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지 구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지 구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지 (Google I/O Extended Seoul 2017) from Jeongkyu Shin 구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지 (Google I/O Extended Seoul 2017)1. 신정규 Lablup Inc. 20170702 Google I/O Extended Seoul 구글의 머신러닝 비전: TPU부터 모바일까지2. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote 구글의 머신러닝3. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote 음성 인식 단어 인식 오류율 2016년 7월 2016년 10월 2016년 12월 현재4. 세션 레퍼런스: Google I/O Keynote5. 세션 레퍼런스: Go.. 2018. 11. 23.
[정보] 인공지능개론 (머신러닝 중심) 인공지능개론 (머신러닝 중심) 관련 자료입니다. 내용 참고 하시기 바랍니다. 인공지능개론 (머신러닝 중심) from 병호 강 1. 인공지능 개론 (머신러닝 중심) 2017. 6. 강병호수석 2. I. 인공지능 개요 II. 인공지능의 역사 III. 머신러닝 개요 IV. 머신러닝 기초수학 V. 머신러닝 알고리즘 VI. 딥러닝 개요 및 사례 VII. 딥러닝 원리 VIII.신경망 종류와 프레임워크 Contents 3. 1. 인공지능이란? 2. 인지 컴퓨팅 3. 기계학습 4. 로봇과 자율주행차 5. 인간과의 게임 I. 인공지능 개요 4. 1. 인공지능이란? 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 무엇인가? I. 인공지능 개요 인공지능이란 사람과 유사한 지능을 가지도록 인간의 학습능력, 추.. 2018. 3. 27.
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