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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

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  • 딥러닝 핵심 기초(Backpropagation)

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  • 딥러닝을 위한 Matrix Calculus

  • 뉴럴 네트워크의 학습원리

딥러닝의 핵심 Backprogagation(역전파)!
원리부터 깊이있게 학습해 보세요.

오리엔테이션 영상

[L4DL] Project Currimulum 📑

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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
입니다.

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강의 이력

  • [멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정

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  • [삼성전기] 신입SW과정 전문반

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  • [서울대학교] AI 활용 역량강화 교육

  • [HD한국조선해양] AIC AI 연구직 역량 평가 개발

  • [멀티캠퍼스] 원리부터 구현까지, 머신러닝 핵심 알고리즘 마스터

     

     

     

 

  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝

  • [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

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68개 ∙ (16시간 1분)

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수강평

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5개

5.0

5개의 수강평

  • 배상훈님의 프로필 이미지
    배상훈

    수강평 1

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    54% 수강 후 작성

    많은 강의들을 들었지만 딥러닝 수학 강의는 제 경험상 이 강의가 최고입니다. 기본을 탄탄히 하고 싶으면 이 강의를 꼭 들으세요.

    • 공대형아(신경식)
      지식공유자

      제 의도를 잘 파악해주셔서 정말 감사합니다:) 앞으로도 좋은 강의 제공할 수 있도록 최선을 다하겠습니다!

  • dfiejf님의 프로필 이미지
    dfiejf

    수강평 8

    ∙

    평균 평점 4.9

    5

    100% 수강 후 작성

    내가 아는 강의 중, 딥러닝 학습과정을 수학적으로 가장 친절하고 자세하게 설명한 제일 좋은 강의

    • Woo Hwan Park님의 프로필 이미지
      Woo Hwan Park

      수강평 3

      ∙

      평균 평점 4.7

      5

      100% 수강 후 작성

      가려운 부분을 이해하는 데 상당한 도움이 되었습니다.

      • 킹코브라님의 프로필 이미지
        킹코브라

        수강평 6

        ∙

        평균 평점 5.0

        5

        100% 수강 후 작성

        딥러닝을 하기전 그리고 딥러닝을 수학적으로 접근해보고 싶은분들게 정말 추천드립니다. 기존의 딥러닝에 대한 대부분 강의는 단순한 모듈사용, 프로그래밍 코드사용법인데 이런식의 공부는 한계가 있다고 생각합니다. 간단한 ann 모델을 직접 수학적으로 이해하고 구현해봄으로서 인공지능 공부에 대한 탄탄한 실력을 develop할 수 있는 강의라고 생각합니다.

        • yschoigreat님의 프로필 이미지
          yschoigreat

          수강평 16

          ∙

          평균 평점 4.9

          5

          100% 수강 후 작성

          딥러닝이 원리에 대해서 이해하게 되는데 도움이 되었습니다. 강의 스타일이 아주 체계적이여서 쉽게 이해할 수 있었던 것 같습니다.

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          수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(선형대수학 Part.I) - 벡터기하학

          공대형아(신경식)

          선형대수학의 첫 번째 강의로서, 벡터와 벡터의 연산을 기하학적으로 이해하는 강의입니다.

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          선형대수학, 대수학

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          수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(선형대수학 Part.I) - 벡터기하학

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          수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(미적분학 Part.I) - 미분

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          함수의 극한, 도함수, 미분법, 도함수 공식, 미분의 활용

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          수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(미적분학 Part.I) - 미분

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          신경식의 딥러닝 - Gradients and PyTorch's Autograd

          공대형아(신경식)

          딥러닝을 시작하기 위해 필요한 기본적인 미분법과 PyTorch의 Autograd 기능을 배우는 강의입니다.

          초급

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          딥러닝, 미적분, PyTorch

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          신경식의 딥러닝 - Gradients and PyTorch's Autograd

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          수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(기초대수학편)

          공대형아(신경식)

          중고등학교 과정에서 배우는 수학 내용들을 압축한 강의입니다. 필요한 수학적 지식, 테크닉들을 각 아이템마다 많은 연습과 함께 배웁니다.

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          대수학

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          수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(기초대수학편)

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          [PL 0302] 데이터 연산을 위한 파이썬 - 넘파이 마스터 클래스강의 썸네일

          [PL 0302] 데이터 연산을 위한 파이썬 - 넘파이 마스터 클래스

          공대형아(신경식)

          넘파이의 사용법과 이를 이용한 실전연습을 진행하는 강의입니다.

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          Numpy, Python, 인공지능(AI)

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          [PY 0205] 인공지능을 위한 파이썬 레벨4 - 객체와 클래스

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          [인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 다섯 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

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          [PY 0204] 인공지능을 위한 파이썬 레벨3 - 함수

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          [인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 네 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

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          Python, 인공지능(AI)

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          [PY 0203] 디버깅 기초

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          [인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 세 번째 강의입니다. 파이썬 코드를 디버깅 하는 방법에 대해 배웁니다.

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          Python, 인공지능(AI), debugging

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          [PY 0203] 디버깅 기초

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          [PY 0202] 인공지능을 위한 파이썬 레벨2

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          [인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 두 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

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          Python, 인공지능(AI)

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          파이썬의 기본 문법에 대해 많은 연습을 하는 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

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          Python, 인공지능(AI)

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          [PY 0201] 인공지능을 위한 파이썬 레벨1

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          [PL 0303] 데이터 시각화를 위한 파이썬 - 맷플롯립 마스터 클래스

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          맷플롯립 라이브러리를 이용한 데이터 시각화를 다루는 강의입니다.

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          Matplotlib, Python, 인공지능(AI)

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          [PL 0301] 파이썬 가상환경과 아나콘다

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          가상환경의 개념과 설정하는 방법을 배웁니다.

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          Anaconda

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          [PL 0301] 파이썬 가상환경과 아나콘다

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          수식 작성을 위한 레이텍(LaTeX) 튜토리얼

          공대형아(신경식)

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          LaTeX

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          선형대수학, 머신러닝, 딥러닝

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          데이터 과학의 핵심은 방대한 데이터를 체계적으로 분석하는 능력을 지닌 인간을 잘 모방하는 것! 해당 과정을 통해 데이터 과학의 기본이 되는 과학적 모델링을 이해하기 위한 기초적인 수학 지식을 리마인드 할 수 있습니다.

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          Python, mathematics, 미적분

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          SW School

          본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

          초급

          초급

          선형대수학, 확률과 통계, Python

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          비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)

          SW School