수학

[딥러닝 전문가 과정 DL1231] Backpropagation과 야코비안 행렬

Name: [딥러닝 전문가 과정 DL1231] Backpropagation과 야코비안 행렬
Price: 33000 KRW

딥러닝에서 가장 중요한 Backpropagation의 원리를 기초부터 심화까지 다루는 강의입니다.

(5.0) 수강평 5개

수강생 201명

공대형아(신경식)

딥러닝 행렬 미적분

초급자를 위해 준비한
[수학, 인공지능] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

딥러닝 핵심 기초(Backpropagation)
딥러닝 관련 수학
딥러닝을 위한 Matrix Calculus
뉴럴 네트워크의 학습원리

딥러닝의 핵심 Backprogagation(역전파)!
원리부터 깊이있게 학습해 보세요.

오리엔테이션 영상

[L4DL] Project Currimulum 📑

_{전체화면 보기 (클릭)}

강의 목표

"딥러닝의 핵심: Backpropagation!"

딥러닝을 동작시키는 엔진인 Backpropagation은 딥러닝 기초 과정 중 가장 심도있게 배워야 하는 부분입니다.

본 강의에서는 다음과 같이 Backpropagation을 통해 뉴럴 네트워크를 학습시키는 원리를 어떤 강의보다도 집중적으로 다룹니다.

Backpropagation을 이해하기 위해선 야코비안 행렬을 이해해야 하지만, 수학에서 다루는 야코비안 행렬은 딥러닝의 backpropagation을 표현하기에 부족한 점이 많습니다.

따라서 본 강의에서는 수학에서 다루는 야코비안 행렬을 확장하여 딥러닝의 backpropagation을 설명합니다.

배우는 내용

본 강의에서는 미분의 기초부터

다변수 함수의 미분을 거쳐

벡터함수의 미분을 다루고

딥러닝의 backpropagation을 설명하기 위한 확장된 야코비안을 배웁니다.

Backpropagation 실습

본 강의에서는 이론적으로 배운 backpropagation을 이용하여 간단한 모델을 학습시켜 봅니다.

학습된 모델의 결과를 어렵지 않은 선에서 관찰하고, 학습의 원리를 분석해봅니다.

_{인프런의 강의 콘텐츠는 Creative commons 저작자표시-비영리-변경금지 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.}

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

딥러닝을 공부하는데 수학능력이 부족한 분
딥러닝의 기초를 완벽히 다지고 싶은 분
Backpropagation의 원리를 완벽히 이해하고 싶은 분
L4DL 커리큘럼 수강자

선수 지식,
필요할까요?

[L4DL 강의] 딥러닝 네트워크의 연산

안녕하세요
공대형아(신경식)입니다.

2,399

명

수강생

개

수강평

개

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5.0

점

강의 평점

개

강의

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커리큘럼

전체

68개 ∙ (16시간 1분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 오리엔테이션

1개 ∙ (13분)

오리엔테이션
13:33

섹션 2. Backpropagation과 딥러닝에서의 야코비안 행렬

4개 ∙ (58분)

학습변수와 그래디언트
25:10
Gradient-based Learning 구현 연습
08:22
Backpropagation 소개
16:01
야코비안 행렬의 필요성
08:47

섹션 3. 기초 미분법

10개 ∙ (2시간 11분)

변화율의 개념
17:10
미분과 도함수
09:35
상수함수, 멱함수의 미분
08:10
로그함수와 지수함수의 미분
15:27
삼각함수와 구간별로 정의된 함수의 미분
08:43
상수 곱의 법칙과 합의 법칙
16:18
LTI 시스템과 미분
10:25
곱의 미분법과 몫의 미분법
09:59
합성함수와 채인룰
20:26
Backpropagation 모듈
15:19

섹션 4. 다변수 함수와 야코비안 행렬

10개 ∙ (2시간 45분)

섹션 5. Linear/Logistic Regression(1)

7개 ∙ (1시간 54분)

섹션 6. 벡터함수와 야코비안 행렬

5개 ∙ (1시간 9분)

섹션 7. 원소별 연산과 야코비안 행렬

7개 ∙ (1시간 37분)

섹션 8. Linear/Logistic Regression(2)

3개 ∙ (59분)

섹션 9. 전미분(Total Derivative)

5개 ∙ (1시간 4분)

섹션 10. 확장된 야코비안 행렬

4개 ∙ (53분)

섹션 11. 딥러닝에서의 확장된 야코비안

6개 ∙ (1시간 31분)

섹션 12. MLP와 확장된 야코비안 적용

6개 ∙ (42분)

강의 게시일: 2021. 04. 22.

마지막 업데이트일: 2021. 05. 14.

수강평

전체

5개

5.0

5개의 수강평

dfiejf
2023. 06. 12.
∙
수강평 8
∙
평균 평점 4.9
5
100% 수강 후 작성
내가 아는 강의 중, 딥러닝 학습과정을 수학적으로 가장 친절하고 자세하게 설명한 제일 좋은 강의
배상훈
2021. 07. 28.
∙
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
54% 수강 후 작성
많은 강의들을 들었지만 딥러닝 수학 강의는 제 경험상 이 강의가 최고입니다. 기본을 탄탄히 하고 싶으면 이 강의를 꼭 들으세요.
- 공대형아(신경식)
  지식공유자
  2021. 07. 28.
  제 의도를 잘 파악해주셔서 정말 감사합니다:) 앞으로도 좋은 강의 제공할 수 있도록 최선을 다하겠습니다!
Woo Hwan Park
2023. 01. 08.
∙
수강평 3
∙
평균 평점 4.7
5
100% 수강 후 작성
가려운 부분을 이해하는 데 상당한 도움이 되었습니다.
킹코브라
2021. 12. 28.
∙
수강평 5
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
딥러닝을 하기전 그리고 딥러닝을 수학적으로 접근해보고 싶은분들게 정말 추천드립니다. 기존의 딥러닝에 대한 대부분 강의는 단순한 모듈사용, 프로그래밍 코드사용법인데 이런식의 공부는 한계가 있다고 생각합니다. 간단한 ann 모델을 직접 수학적으로 이해하고 구현해봄으로서 인공지능 공부에 대한 탄탄한 실력을 develop할 수 있는 강의라고 생각합니다.
yschoigreat
2021. 09. 10.
∙
수강평 16
∙
평균 평점 4.9
5
100% 수강 후 작성
딥러닝이 원리에 대해서 이해하게 되는데 도움이 되었습니다. 강의 스타일이 아주 체계적이여서 쉽게 이해할 수 있었던 것 같습니다.

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