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학문 · 외국어 수학
머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수
(4.6)
9개의 수강평 ∙ 80명의 수강생

20%

44,000원

55,000원
지식공유자 : 딥러닝호형
총 24개 수업˙총 3시간 5분
평생 무제한 수강
수료증 발급 강의
입문 대상 초급 중급이상
폴더에 추가 334 공유
입문자를 위해 준비한
[수학, 인공지능] 강의입니다.

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

✍️
이런 걸
배워요!
머신러닝/딥러닝의 필요한 기초 수학
선형대수와 머신러닝의 관계
필수적인 수학 표현

머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수 
선형대수를 머신러닝과 연계해 공부해보세요. 📖

왜 딥러닝 호형인가?📝

현재 딥러닝/머신러닝 관련 유튜브를 운영하는 딥러닝 호형입니다.
(https://www.youtube.com/channel/UCt9jbjxLBawaSaEsGB87D6g/)

수학/데이터 분석 전공 지식, 다수의 딥러닝/머신러닝 프로젝트 경험과 리서치 엔지니어 경력을 바탕으로 반드시 공부하셔야 할 내용을 짚어 드립니다. 


강의 소개💡

"아직도 수학 따로 머신러닝/딥러닝 따로 지식이 분리되어 있으신가요?"

인공 신경망은 제조, 자율 주행차, 의료, 생명공학, 로보틱스 등 광범위한 분야에서 이미 적용되고 있는 강력한 인공지능 기술이라고 할 수 있습니다. 실제로 논문 투고 수는 매년 증가하고 있으면 전 세계적으로 많은 대학들이 관련 학과를 개설하고 업계에서는 많은 투자를 하고 있는 추세입니다. 우리나라도 마찬가지로 대학들이 잇달아 인공지능 관련 학과를 개설하고 있습니다. 이런 흐름에 맞춰 딥러닝/머신러닝 공부를 위한 수학 강의를 만들었습니다.

머신러닝/딥러닝 분야를 위한 선형대수학 강의

본 강의는 딥러닝/머신러닝/데이터 분석 공부에 필요한 선형 대수 내용을 담고 있습니다. 인공지능, 데이터 분석 공부를 하면서 "수학을 해야 할까?", "수학이 어디에 쓰일까?"라는 생각을 해보셨나요? 혹은 기초적인 수학이 부족해서 머신러닝 알고리즘에 이해가 어려우셨나요? 수학/데이터 분석 전공자인 딥러닝 호형'어디에, '왜' 쓰이는지 알려드립니다. 

여러분들의 소중한 시간을 고려하여 컴팩트하게 강의를 구성했습니다! 이제 시작해 볼까요?

이 강의에서 배우는 것들 ✏️

아직도 알고리즘 이해 없이 라이브러리만 그냥 사용하시나요? 수학적인 이해가 있어야만 모델 최적화와 튜닝을 할 수 있습니다. 이 강의에서는 선형대수의 기본적인 내용과 머신러닝 내용과 연계하여 이야기를 풀어갑니다.

예상 질문 Q&A 🙋🏻‍♂️ 

Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 전공과 무관하게 수강하실 수 있습니다!

Q. 선형대수를 배우면 무엇이 좋은가요?
A. 모든 데이터는 행렬 형태로 변환되어 연산이 행해집니다. 따라서 행렬을 처리할 수 있는 선형대수 내용을 반드시 아셔야 합니다. 

Q. 이 강의만의 특별한 장점이 있을까요?
A. 수학/데이터 분석 전공자로서 반드시 알아야 할 개념을 쉽고 컴팩트하게 전달 하려는 목적으로 강의를 제작하였습니다. 따라서 수학을 어려워 하시는 분들도 들을 수 있으며 수학적인 증명에 초점을 두지 않고 실제 데이터분석, 인공지능 분야에서 어떻게 수학이 사용 되는지를 함께 배우면서 수학을 막연하게 배우지 않고 전체적인 그림을 그려 나가실 수 있습니다. (딥러닝에 입문하고 싶으시면 "실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기" 강의를 참고 하세요.)

추천 로드맵

▲ [입문~초급] 빠르고 확실하게 딥러닝 입문하기 (클릭) 

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
머신러닝, 딥러닝에 입문 하시는 분
수학 기초가 부족하신 분
선형대수가 머신러닝/딥러닝에 어떻게 쓰이는지 궁금하신 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
하고자 하는 열정

안녕하세요
딥러닝호형 입니다.
딥러닝호형의 썸네일

현재 딥러닝/머신러닝 관련 유튜브를 운영하는 딥러닝 호형입니다.

머신러닝, 고급 머신러닝, 딥러닝, 최적화 이론, 강화 학습 등의 인공지능 내용과 선형 대수학, 미적분, 확률과 통계, 해석학, 수치해석 등의 수학 내용까지 여러분들과 공유할 지식을 가지고 있습니다. 모두 만나서 반갑습니다!!

커리큘럼 총 24 개 ˙ 3시간 5분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 일차 방정식과 행렬
선형대수 입문 미리보기 02:40 일차방정식(Linear Equation) 미리보기 06:22
행렬의 연산(Matrix Operations) - (1) 07:01
행렬의 연산(Matrix Operations) - (2) 04:36
행렬의 연산(Matrix Operations) - (3) 02:44
일차 방정식과 행렬(Linear Equation and matrix) 02:58
섹션 1. 행렬
행렬 연산의 성질(Properties of Matrix Operation) 05:53
행렬의 종류(Types of Matrices) 07:05
역행렬(Inverse of a Matrix) 11:23
행렬 변환(Matrix Transformations) 03:31
행렬식의 풀이(Echelon Form of a Matrix) 05:44
섹션 2. 벡터 공간
벡터 공간(Vector Space) 15:56
일차 독립(Linear Independence) 08:59
기저와 공간(Basis and Dimension) 07:52
랭크(Rank) 07:07
섹션 3. 내적 공간
내적 공간(Inner Product Space) 11:33
그람-슈미트 프로세스(Gram-Schmidt Process) 08:26
최소제곱해(Least Square Solutions) 미리보기 06:37
섹션 4. 고유값과 고유벡터
고유값과 고유벡터(Eigenvalues and Eigenvectors) 10:44
대각화(Diagonalization) 10:15
특이값 분해(Singular Value Decomposition) 08:12
양의 정부호(Positive Definite) 06:09
섹션 5. 선형대수 응용
차원 축소 기법 - 주성분 분석(Principal Component Analysis) 14:14
영화 추천 알고리즘 - Factorization Machines 09:06
강의 게시일 : 2021년 02월 23일 (마지막 업데이트일 : 2021년 02월 23일)
수강평 총 9개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다. 수강평을 작성 시 300잎이 적립됩니다.
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9개의 수강평
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4점
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한밭구장 thumbnail
좋은강의 감사합니다. 모두에게 되었으면 좋겠습니다.
2021-03-21
지식공유자딥러닝호형
감사합니다!!
2021-03-28
Chansu Shin thumbnail
듣고 있어요 이해가 잘 되게 설명해줍니다
2021-05-26
지식공유자딥러닝호형
수강평 감사드려요 :) 열공하세요!!
2021-05-27
gerisa thumbnail
초보자에게는 설명이 너무 빠르고 기본 개념을 생략한 것 같아요
2021-05-25
지식공유자딥러닝호형
지루 하시지 않도록 숨소리까지 컷편집 하여 수업을 질질 끄는 것 없이 영상을 만들었습니다..ㅠㅠ 빠르게 느끼셨다면 속도 조절을 통해 강의를 들으실 것을 권장드립니다. 궁금한 내용에 대해서는 질문란에 남겨주세요 :) 수강평 감사해요!
2021-05-25
mobidick thumbnail
잘들었습니다. 간단히 보기좋네요.
2021-08-01
지식공유자딥러닝호형
수강평 감사드려요 :) 열공하세요!!
2021-08-01
산보행 thumbnail
선형대수를 처음배웠는데 잘 정리되어있는 것 같습니다
2021-05-06
지식공유자딥러닝호형
감사합니다!! 열공하세요 :)
2021-05-06
인프런 추석할인 중(D-5)

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