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딥러닝 · 머신러닝

신경식의 딥러닝 - Gradient Descent

딥러닝의 가장 핵심적인 학습 알고리즘인 gradient descent를 집중적으로 학습하는 강의입니다.

12명 이 수강하고 있어요.

이런 걸 배울 수 있어요

  • Gradient Descent 알고리즘의 원리

  • Gradient Descent 직접 구현하기

  • Gradient Descent와 관련된 수학 기초

  • Deep Learning 구현 기초

  • PyTorch의 Autograd를 이용한 Gradient Descent

딥러닝 모델 학습의 핵심 원리! Gradient Descent


본 강의는 모든 딥러닝 모델을 학습시키는 gradient descent 알고리즘의 동작 원리를 완벽히 이해하기 위한 강의입니다.

Gradient Descent의 완벽한 이론적 이해!

본 강의에서는 Gradient descent의 동작 방식을 ① 수학적으로 이해하고, 이를 ② 직접 코드로 구현한 뒤, ③ 연산 과정을 시각화하여 동작 원리를 완벽히 수학적으로 이해합니다.

또한 여러 상황에서의 gradient descent를 실험 및 분석하여, 딥러닝 전문가가 되기 위한 기본기를 다집니다.

단계별로 직접 구현해보는 Gradient Descent!

본 강의에서는 gradient descent를 단계별로 난이도를 높여가며 구현합니다. 이를 통해 gradient descent가 동작하는 원리를 더 완벽히 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 이후 더 전문적인 딥러닝 코드를 작성하기 위한 기본기를 다집니다.

실전적인 Gradient Descent의 심화 학습!

본 강의에서는 간단한 gradient descent에 대한 내용 뿐 아니라, 실제 딥러닝 모델을 학습시키기 위한 실전적인 gradient descent의 내용을 다룹니다. 다변수 함수(multivariate function)에 대한 gradient descent까지 다루며, 이때 발생하는 biased learning까지 학습합니다. 이를 통해 실제 deep learning model을 학습시킬 때 발생하는 많은 문제의 원인을 이해할 수 있습니다.

torch.optim.SGD의 사용법!

본 강의에서는 gradient descent를 직접 구현할 뿐만 아니라, PyTorch의 SGD 클래스를 이용하는 방법을 배웁니다. 이를 통해 deep learning model을 gradient descent로 학습시키는 기본기를 다집니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝을 제대로 학습하고 싶으신 분

  • 딥러닝의 기초를 탄탄히 다지고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 미분의 기초 개념(Gradients and PyTorch's Autograd 강의 참고)

안녕하세요
입니다.

3,065

수강생

126

수강평

82

답변

5.0

강의 평점

14

강의

강의 이력

  • [멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정

  • [국립기상과학원] 2022년, 2023년, 2025년 기상 AI 부스트캠프

  • [삼성전기] 신입SW과정 전문반

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 전문과정 이러닝 컨텐츠 제작

  • [국가과학기술인력개발원] 박사후연구원 연구 데이터 시각화 과정

  • [원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정

  • [한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육

  • [SK m&service] 데이터 기반 의사결정

  • [한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy

  • [서울시 교육청] 신기술분야 연수

     

  • [KT] KT AI 역량향상 과정

  • [K-ICT] 데이터 안심구역 분석캠프

  • [경기도경제과학진흥원] 처음으로 배우는 비전 AI

  • [경기도경제과학진흥원] 파이썬 데이터 분석 입문

  • [서울과학기술원] AI 활용 심화교육

  • [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

전체

34개 ∙ (6시간 57분)

해당 강의에서 제공:

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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