밑시딥1 1강. 헬로 파이썬

간단한 책 소개

이 책은 신경망과 딥러닝의 기본을 직접 만들면서 그 개념을 소개하고 있습니다.
일반적으로 잘 알려진 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow나 PyTorch가 잘 되어 있긴 하지만,
밑바닥부터 딥러닝의 모델을 직접 만들어보는 것은 매우 중요하다고 생각합니다.
그런 부분에 대한 니즈가 항상 있었는데, 프로그래머스 부트캠프를 하면서 팀원들과 같이
스터디 교재로 이 책을 선정하여 기록하고, 공부해보려고 합니다.

• 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1
• 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1 Github 링크

Chapter	Title	Main Topics
1강	헬로 파이썬	파이썬 기초 문법 소개, numpy, matplotlib
2강	퍼셉트론	AND, NAND, OR 게이트
3강	신경망	활성화 함수, 다차원 배열 계산, 출력층 설계, MNIST
4강	신경망 학습	손실 함수, 경사 하강법
5강	오차역전파법	역전파, 활성화 함수 구현
6강	학습 관련 기술들	매개변수 갱신, 배치 정규화, 하이퍼파라미터 값 찾기
7강	합성곱 신경망 (CNN)	합성곱 계층, 풀링 계층, CNN 구현
8강	딥러닝 (Deep learning)	초기 역사, 딥러닝 활용
Appendix	Softmax with loss 계층의 계산 그래프	-

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Chapter 1. 헬로 파이썬

1.1 파이썬이란?

• 파이썬은 간단하고 배우기 쉬운 프로그래밍 언어
• 오픈소스로 무료로 자유롭게 사용 가능
• 영어와 유사한 문법으로 프로그램 작성 가능
• 불편한 컴파일 과정이 따로 필요 없음
• 기계학습 같은 데이터 과학 분야에 널리 사용되고 있음

1.2 파이썬 설치하기

• 파이썬 설치 링크
• 아나콘다 설치 링크

1.3 파이썬 인터프리터

• 산술 연산 (덧셈, 뺄셈, 나눗셈, 곱셈 등)
• 자료형 (int, float, str 등)
• 변수
  • 파이썬은 동적 언어로 분류
  • 동적이라는 것은 변수의 자료형을 상황에 맞게 자동으로 결정하는 것
  • 자동 형변환
• 리스트 (indexing, slicing)
• 딕셔너리 (key & value)
• bool (True & False)
• if/else 문
• for, while 문
• 함수

1.4 파이썬 스크립트 파일

• 클래스 (생성자 - init)
• 인스턴스 변수

class Man:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        print("Initialized!")
    
    def hello(self):
        print("Hello " + self.name + "!")
    
    def goodbye(self):
        print("Good-bye " + self.name + "!")
        
m = Man("David")
m.hello()
m.goodbye()

Initialized!
Hello David!
Good-bye David!

1.5 넘파이

• numpy 패키지 공식 Documentation
• 배열이나 행렬 계산에 용이한 numpy 패키지
• numpy 패키지 불러오기 - import numpy as np
• 배열 생성, 산술 연산, 브로드캐스트

1.6 matplotlib

• matplotlib 패키지 공식 Documentation
• 시각화에 용이한 matplotlib 패키지

1.7 정리

• 파이썬 소개
• 딥러닝 (신경망)을 구현하는데 필요한 프로그래밍 기본 학습

출처: 밑바닥부터 시작하는 딥러닝1 책 리뷰 -> 강의 내용 정리 깃허브 링크