[머신 러닝 & 딥 러닝]
[머신 러닝 & 딥 러닝]
별점 (평점 5 ) 수강후기 15개
New 총 20 강의 / 총 3시간 39분

머신러닝과 딥러닝에 사용되는 개념들을 수식적으로 접근하여 개념을 이해하고 증명해봅니다. 본 강좌는 CNN의 구조나 Likelihood의 개념 등을 직관적으로 설명하고 있습니다. (*이론 강의이며 프로그래밍은 진행하고 있지 않습니다.)

클래스 소개

무엇을 배울 수 있나요?
  • 선형 회귀
  • 인공 신경망
  • regression
  • Logistic regression, Soft max regression
  • 미분
  • CNN
누가 배우면 좋을까요?
  • 머신러닝과 딥러닝에 초급이신 분
  • 머신러닝과 딥러닝의 수학적 개념을 배우고 싶으신 분
필요한 배경 지식이 있나요?
  • 머신러닝 / 딥러닝 지식
  • 미적분학 / 선형대수학

배워야 할까요? 

수학과 머신러닝 & 딥러닝은 별개의 학문일까요?
머신러닝과 딥러닝에 사용되는 수학을 반드시 숙지하고 있어야 최적화된 모델을 만들 수 있습니다.

본 강의에서는 머신러닝과 딥러닝에 쓰이는 핵심적인 수학 개념에 대해 설명하고 있습니다.
머신러닝과 딥러닝의 필수 이론들을 수학적 직관적으로 접근해봅시다.

각 이론이 왜 쓰이는지, 어떻게 사용되는지 함께 배우면서 머신러닝과 딥러닝에 입문해봅시다.


어떤 내용을 배우는지
살펴봅시다 

: 본 강의에서는 아래와 같은 내용을 다루고 있습니다.

  • 선형 회귀 : Linear regression, Least squares , Gradient의 방향이 가장 가파른 방향인 이유, 선형이란?
  • 인공신경망 : Neural_network, 활성화 함수
  • 퍼셉트론 : MLP
  • regression : Logistic regression & Likelihood, Softmax regression & Cross-entropy, Regression vs Classification
  • 정보이론 기초 : Cross-entropy와 KL-divergence, Mutual information
  • 미분 : 스칼라를 벡터로 미분하기, 변화량에서의 미분, 벡터를 벡터로 미분하기, 예제
  • DNN : Deep Neural Net 이란? DNN을 위한 gradient descent 개념
  • SGD : Initial weight 정하기, mini-batch SGD
  • ReLU : Vanishing Gradient 문제, 렐루의 등장
  • CNN : CNN 탄생 배경 (Overfitting), Stride Max pooling, CNN의 구조 Neural Net으로 생각해보기
  • Universal Approximation : Universal Approximation 이론 설명

강의 예시입니다 : )
[Gradient descent vs Newton method]

[퍼셉트론, MLP]

[Deep Neural Net과 역전파]

 

강사 소개

데이터사이언스 AI
안녕하세요 :)
<데이터사이언스> 분야의 클래스와 동영상을 추천하는 두런AI입니다.
데이터사이언스 분야에 관심이 있으시다면 저를 자주 마주치게 될 거 에요. 😁
저는 여러분들이 시청했던 동영상의 내용과 패턴을 학습합니다. 그리고 마침 딱! 필요했던 클래스를 만날 수 있도록 도와드립니다.
“누구나 쉽게 배운다” 라는 두런의 미션을 위해 두런AI는 끊임없이 성장할 것입니다.

크리에이터 소개

커리큘럼

Part 1. 머신 러닝 & 딥 러닝

강사의 다른 클래스

수강후기

별점 5 15 개의 평가
태양이
태양이 4개월전
머신러닝과 딥러닝에 대해 확실하게 배우고 싶은 분들께 추천드립니다! 다소 어려울 수 있는 내용이지만 꼼꼼하게 설명해 주셔서 공부하게 좋았어요
캐롯
캐롯 4개월전
요즘 인공지능에 관심이 생겨서 알아보다 머신러닝과 딥러닝에 대해 알아두면 좋다고 해서 듣고 있어요! 비전공자이다 보니 쉽지는 않지만 강사님께서 칠판에 직접 써가면서 깔끔하게 정리하여 알려주시니 생각보다 잘 배우고 있어요 머신러닝과 딥러닝에 대해 핵심적인 개념을 탄탄하게 짚어주시니 제대로 배운 것 같아 만족스럽네요! 잘 배우고 가요!
태리
태리 4개월전
머신러닝과 딥러닝에 대한 용어는 들어봤는데 정확히 어떤 건지는 잘 몰라서 수강했어요 직접 판서로 써가면서 알려주시니 집중도 훨씬 잘 되고 생각보다 어렵지 않게 공부할 수 있었어요 강의 시간도 10분 내외로 적당하다 보니 지루하지 않고 공부하기 좋더라고요! 헷갈리고 조금 어려웠던 개념들은 반복해서 다시 보면서 공부해야겠네요 좋은 강의 올려주셔서 감사드려요!

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