초급자를 위해 준비한
[수학, 인공지능] 강의입니다.
이런 걸
배워요!
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.
강의 이력
[멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정
[국립기상과학원] 2022, 2023년 기상 AI 부트캠퍼
[삼성전기] 신입SW과정 전문반
[국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링
[원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정
[한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육
[SK m&service] 데이터 기반 의사결정
[한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy
[패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝 강사
[패스트캠퍼스] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z
[패스트캠퍼스] 바이트 디그리 Lv.2 Deep Learning Essentials
[패스트캠퍼스] 딥러닝인공지능 초격차
[패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2
커리큘럼
전체
68개 ∙ (16시간 1분)
가 제공되는 강의입니다.
오리엔테이션
13:33
학습변수와 그래디언트
25:10
Backpropagation 소개
16:01
야코비안 행렬의 필요성
08:47
변화율의 개념
17:10
미분과 도함수
09:35
상수함수, 멱함수의 미분
08:10
로그함수와 지수함수의 미분
15:27
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