Study in the order of the following (for a student):

https://ayearofai.com/rohan-lenny-1-neural-networks-the-backpropagation-algorithm-explained-abf4609d4f9d

https://ayearofai.com/rohan-lenny-2-convolutional-neural-networks-5f4cd480a60b

https://ayearofai.com/rohan-lenny-3-recurrent-neural-networks-10300100899b
#3을 읽으면서 끝 부분에 소개하는 Andrej Karpathy 의 char-rnn 코드를 다 이해했나요? 이 코드는 tensorflow 의 API들을 사용하지 않고 순전히 python 만을 사용하고 있어서 tensorflow 를 배우기 전에 이 코드를 이해하고 시작하면 좋을 것 같습니다. 충분히 이해한 다음, 코드를 카피하거나 google 에서 “Andrej Karpathy rnn” 으로 검색해서 나오는 코드를 내려받아서 직접 실행해 보기 바랍니다.

그 다음에는 tensorflow Getting Started 페이지를 보면서 따라해 보도록 하세요.
https://www.tensorflow.org/get_started/

그 다음에는 “모델을 저장하기“를 해 봅시다. learning 에는 몇 시간이나 며칠의 시간이 걸리니까 이것을 save 하기도 하고 restore 하기도 해야 하겠죠. tensorflow 에서는 두 세 가지 방법을 제공하는 것 같은데, 일단 tf.train.Saver 를 이용하는 방법을 찾아서 구현해 보도록 하세요. 너무 짧은 것은 의미가 없으니까 Getting Started 에 나오는 Deep MNIST for Experts 의 코드를 베이스로 해서 만들어 보도록 하죠.