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[딥러닝 전문가 과정 DL1231] Backpropagation과 야코비안 행렬

딥러닝에서 가장 중요한 Backpropagation의 원리를 기초부터 심화까지 다루는 강의입니다.

(5.0) 수강평 5개

수강생 201명

딥러닝행렬미적분

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.

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수강생

92

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77

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답변

5.0

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강의 평점

12

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강의

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

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  • [패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2

     

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68개 ∙ (16시간 1분)

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수업자료
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마지막 업데이트일: 

수강평

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5개

5.0

5개의 수강평

  • yschoi

    수강평 16

    ∙

    평균 평점 4.9

    5

    100% 수강 후 작성

    It helped me understand the principles of deep learning. The lecture style was very systematic, so I think it was easy to understand.

    • sanghunb64026

      수강평 1

      ∙

      평균 평점 5.0

      5

      54% 수강 후 작성

      I have taken many lectures, but in my experience, this is the best lecture on deep learning mathematics. If you want to solidify your basics, you should definitely take this lecture.

      • asdfghjkl13551941
        지식공유자

        Thank you so much for understanding my intentions:) I will do my best to provide good lectures in the future!

    • dfeafe

      수강평 8

      ∙

      평균 평점 4.9

      5

      100% 수강 후 작성

      Among the lectures I know, this is the best lecture that explains the deep learning learning process in a mathematically friendly and detailed way.

      • vkdvkd35463397

        수강평 6

        ∙

        평균 평점 5.0

        5

        100% 수강 후 작성

        I highly recommend this to those who want to learn deep learning and approach deep learning mathematically. Most of the existing lectures on deep learning are about simple module usage and programming code usage, but I think this type of study has its limitations. I think this is a lecture that can develop solid skills for studying artificial intelligence by directly understanding and implementing a simple ann model mathematically.

        • whpark705292

          수강평 3

          ∙

          평균 평점 4.7

          5

          100% 수강 후 작성

          It helped me a lot in understanding the itchy part.

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          Free humanity from mathematics (Basic Algebra)

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          This is a lecture that condenses the math content learned in middle and high school. You will learn the necessary mathematical knowledge and techniques for each item with a lot of practice.

          입문

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          algebra

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          This is the first lecture in linear algebra, and it is a lecture that geometrically understands vectors and vector operations.

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          This is the third lecture in the [Python for AI] series. Learn how to debug Python code.

          입문

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          Python, AI, debugging

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          This is a lecture on how to use NumPy and practice its application in real-world scenarios.

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          This is the fifth lecture in the [Python for AI] series. This lecture covers Python grammar along with practical exercises used in machine learning and deep learning.

          초급

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          [Python for AI] This is the fourth lecture in the series. It is a lecture that covers Python grammar along with practical exercises used in machine learning and deep learning.

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          This is a lecture that provides a lot of practice on the basic grammar of Python. This is a lecture that provides practical practice used in machine learning and deep learning along with the grammar of Python.

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