데이터 저널리즘을 돕는 구글 도구 7선

당신에게 가장 가까이 있는 것을 존중하고 소중히 여기지 않는다면

더 폭넓고 더 큰 뭔가를 요구하거나,

믿거나, 얻기란 정말 어렵다.

- 메이건 스톤 말랄라펀드 대표

공자도 근자열 원자래(近者悅 遠者來)라 했습니다.

가까이 있는 사람을 행복하게 해줄 수 있어야

멀리 있는 사람들이 찾아 모여든다는 가르침입니다. 

가까이 있어 소중함을 잊기 쉬운, 가족과 회사, 친구와 동료의

소중함을 알고 더 잘할 수 있도록 노력해야겠습니다.

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어느 아메리카 원주민 치유사는 

병든 사람에게 이렇게 묻는다고 한다. 

"마지막으로 노래를 불렀던 때가 언제였죠?" 

아메리카 원주민 치유사는 알고 있었다. 

노래를 부르는 한 몸과 마음에 별 탈이 

없으며, 설사 아프더라도 머지않아 

회복할 수 있다는 것을. 

- 정희재의《어쩌면 내가 가장 듣고 싶었던 말》중에서 -  

* 성가대나 합창단의 

평균수명이 가장 길고, 회복탄력성도

가장 높다는 연구 결과를 접한 적이 있습니다.

기억하세요? 언제 마지막 노래를 불러 보셨나요?

기쁨의 노래, 사랑의 노래, 감사의 노래...

노래를 부르면 다시 살아납니다.

아픔이 기쁨으로 바뀝니다.  

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[김어준의 파파이스 #101] 잠룡의 뇌 No. 003 - 황상민

인생의 문제를 초월했다는 듯

우리는 곧잘 노 프라블럼이라고 말한다.

그러나 그 노 프라블럼의 기준을 '나'에서

'타인'으로, 나 아닌 다른 존재로 전환하지 않는다면

그것이야말로 '빅 프라블럼'(Big problem)이다.

자기 중심에만 머물러 있는 관점은

결코 노 프라블럼일 수가 없다.

- 류시화의《새는 날아가면서 뒤돌아보지 않는다》중에서 - 

* 사람은 모든 상황을 자기 중심,

자기 관점에서만 인식하고 해석하려는 경향이 있습니다.

자기중심에서 문제를 인식하고 해결하려고 하지 말고

나를 둘러싼 타인 관점에서 보면 문제가 없던 것도

문제가 있을 수 있습니다. 다른 사람의 관점에서도 

상황을 인식하고 해결하려는 노력이 필요합니다.

세상 문제를 '나의 관점'에서 '우리의 관점'으로

바라보는 사람들이 더 많아졌으면 좋겠습니다.

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TensorFlow-Tutorials

Introduction to deep learning based on Google's TensorFlow framework. These tutorials are direct ports of Newmu's Theano Tutorials.

Topics

• Simple Multiplication
• Linear Regression
• Logistic Regression
• Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron)
• Deep Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron with 2 Hidden Layers O.o)
• Convolutional Neural Network
• Denoising Autoencoder
• Recurrent Neural Network (LSTM)
• Word2vec
• TensorBoard
• Save and restore net
• Generative Adversarial Network

Dependencies

• TensorFlow 1.0 alpha
• Numpy
• matplotlib

# TensorFlow-Tutorials

[](https://travis-ci.org/nlintz/TensorFlow-Tutorials)

[](https://www.codacy.com/app/hunkim/TensorFlow-Tutorials)

Introduction to deep learning based on Google's TensorFlow framework. These tutorials are direct ports of

Newmu's [Theano Tutorials](https://github.com/Newmu/Theano-Tutorials).

***Topics***

* [Simple Multiplication](00_multiply.py)

* [Linear Regression](01_linear_regression.py)

* [Logistic Regression](02_logistic_regression.py)

* [Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron)](03_net.py)

* [Deep Feedforward Neural Network (Multilayer Perceptron with 2 Hidden Layers O.o)](04_modern_net.py)

* [Convolutional Neural Network](05_convolutional_net.py)

* [Denoising Autoencoder](06_autoencoder.py)

* [Recurrent Neural Network (LSTM)](07_lstm.py)

* [Word2vec](08_word2vec.py)

* [TensorBoard](09_tensorboard.py)

* [Save and restore net](10_save_restore_net.py)

* [Generative Adversarial Network](11_gan.py)

***Dependencies***

* TensorFlow 1.0 alpha

* Numpy

* matplotlib

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