반응형 [로드맵] 컴퓨터공학: 기본 이론 자료구조/알고리즘- PCCP- 자료구조/알고리즘: Introduction To Algorithms데이터베이스/SQL- 국가공인자격증: SQLD/SQLP- 데이터베이스: 데이터베이스 시스템(7판)네트워크/소켓프로그래밍- 국가공인자격증: 네트워크관리사 2급- 네트워크: 컴퓨터 네트워킹 하향식 접근- 소켓프로그래밍: 윤성우의 열혈 TCP/IP 소켓 프로그래밍운영체제/시스템프로그래밍- 국가공인자격증: 리눅스마스터 2급- 운영체제: 운영체제(10판)- 시스템프로그래밍데이터 분석- 국가공인자격증: ADsP/ADP- 국가기술자격증: 빅데이터분석기사- 확률과 통계: 이공계생을 위한 확률과 통계- 머신러닝: 패턴인식과 머신러닝/단단한 머신러닝- 인공지능: 기계학습/신경망과 심층학습/심층학습/단단한 강화학습/단단한 심층강.. 2024. 8. 8. [C++ 고급 프로그래밍과 응용 프로젝트 시리즈] Day 29: 머신러닝을 위한 C++ 라이브러리 (TensorFlow, Caffe) TensorFlow와 Caffe 소개TensorFlow와 Caffe는 두 가지 주요 머신러닝 라이브러리입니다. TensorFlow는 Google에서 개발한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크로, 다양한 머신러닝 모델을 쉽게 구현할 수 있습니다. Caffe는 Berkeley Vision and Learning Center에서 개발한 딥러닝 프레임워크로, 특히 이미지 처리에 강력한 성능을 보입니다. TensorFlow C++ API 사용TensorFlow는 주로 Python에서 사용되지만, C++ API도 제공합니다. 다음은 TensorFlow C++ API를 사용하여 간단한 텐서를 생성하고 조작하는 예제입니다. 1. TensorFlow 설치TensorFlow C++ API를 사용하려면 TensorFlow 라이브.. 2024. 8. 1. [C++ 머신러닝] 목차 C++ 머신러닝 시리즈Day 1: 머신러닝 개요 및 역사Day 2: 머신러닝 기본 개념 (지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습)Day 3: 데이터 전처리 기법Day 4: 기본 통계와 확률Day 5: 선형 회귀 분석Day 6: 로지스틱 회귀 분석Day 7: 데이터 시각화 기초Day 8: k-최근접 이웃 알고리즘 (KNN)Day 9: 서포트 벡터 머신 (SVM)Day 10: 결정 트리와 랜덤 포레스트Day 11: 나이브 베이즈 분류기Day 12: 클러스터링 알고리즘 (K-평균)Day 13: 주성분 분석 (PCA)Day 14: 신경망 기초Day 15: 딥러닝 개요 및 역사Day 16: 텐서플로우와 C++ APIDay 17: 컨볼루션 신경망 (CNN)Day 18: 순환 신경망 (RNN)Day 19: 강화 학습 .. 2024. 6. 20. 이전 1 다음 반응형
