스프링

모든 AI/딥러닝의 핵심은 결론적으로 최적화입니다. 물론 AI/딥러닝 에서만 최적화이론이 필요한 것은 아님니다. 컴퓨터 비젼, 로보틱스 & 제어시스템, 금융공학 & 퀀트, 데이터 과학, 신호 처리...아마 어느 분야를 공부하던 좀 더 깊이 들어가면 꼭 만나게 되는 주제 중 하나가 최적화이론 입니다. 이 강의에서는 수학적인 기초 이론부터 시작하여 깊이있는 내용들까지 체계적으로 다루고 있습니다. 국내에 개설된 최적화 이론 강의 중 단연 최고라 생각 합니다. 

임장환

최적화이론 Bible

입문

초급

중급이상

optimization-problem

최적화이론

최적화이론 Bible 소개

다변수 함수의 미분(Differentialtion of Multivariable Functions)

컨벡스 함수(Convex function)

최적화이론1: 제약조건이 없는 최적화

Gradient Descent 탐색방법과 Deep Neural Network의 
역전파 알고리즘 (Backpropagation)

Newton 탐색방법(Newton Method)

최적화이론2: 제약조건이 있는 최적화