PyCon 2016’s TensorFlow 자료

파이콘 2016에서 발표된 텐서플로우 관련 자료를 정리해 보았습니다.

  • Creating AI chat bot with Python 3 and Tensorflow [slide] [pdf]
  • Deep Learning with Python & TensorFlow [pdf]
  • Introduction to deep learning for machine vision tasks using Keras [pdf]
  • 지적 대화를 위한 깊고 넓은 딥러닝 (Feat. TensorFlow) [slide]

특히 ‘지적 대화를 위한 깊고 넓은 딥러닝’을 발표한 김태훈님이 관련 깃허브 레파지토리를 일목요연하게 정리해서 페이스북에 올려 주셨습니다.

  1. 이미지(사람의 얼굴 사진)을 이해하고 스스로 만드는 모델
    http://carpedm20.github.io/faces/
    https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow
  2. 픽셀을 하나씩 예측하며 이미지를 만드는 모델
    https://github.com/carpedm20/pixel-rnn-tensorflow
  3. Atari 게임을 화면의 픽셀만 보고 배우는 모델
    https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow/
  4. 이미지 버전의 ‘왕 – 남자 + 여자 = 여왕’
    https://github.com/carpedm20/visual-analogy-tensorflow
  5. 뉴럴 네트워크로 만든 튜링 머신
    https://github.com/carpedm20/NTM-tensorflow
  6. 강화 학습 모델들
    https://github.com/carpedm20/deep-rl-tensorflow/
  7. Question Answering, Language Model
    https://github.com/carpedm20/MemN2N-tensorflow
  8. Character-level Language Models
    https://github.com/carpedm20/lstm-char-cnn-tensorflow
  9. Teaching Machines to Read and Comprehend
    https://github.com/carpedm20/attentive-reader-tensorflow
  10. Neural Variational Inference for Text Processing
    https://github.com/carpedm20/variational-text-tensorflow
  11. Text-based Games using Deep Reinforcement Learning
    https://github.com/carpedm20/text-based-game-rl-tensorflow
  12. Continuous Deep Q-Learning with Normalized Advantage Functions
    https://github.com/carpedm20/NAF-tensorflow
  13. Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
    https://github.com/devsisters/async-rl-tensorflow
  14. Neural Abstractive Summarization
    https://github.com/carpedm20/neural-summary-tensorflow

PyCon 2016’s TensorFlow 자료”에 대한 2개의 생각

  1. Apollo

    이런 자료 정리 항상 감사합니다.
    언제나 즐겨 찾는 텐서플로우 뉴스알림입니다.
    앞으로 더 좋은 글 기대합니다.

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