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딥러닝 · 머신러닝

신경식의 딥러닝 - Gradients and PyTorch's Autograd

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

26명 이 수강하고 있어요.

딥러닝기초
딥러닝이론
딥러닝완벽가이드
딥러닝미적분PyTorch

이런 걸 배울 수 있어요

  • 딥러닝과 미분학 사이의 관계

  • 미분 기초 개념

  • 딥러닝 구현 기초

  • PyTorch의 Autograd 기능

딥러닝 커리큘럼의 첫 번째 강의! Gradients and PyTorch's Autograd

본 강의는 앞으로 진행될 딥러닝 커리큘럼의 첫 번째 강의입니다.

딥러닝을 제대로 이해하고 활용할 수 있도록, 딥러닝과 가장 관련이 깊은 수학적 개념인 미분을 집중적으로 다룹니다.

그리고 PyTorch라는 딥러닝 프레임워크의 가장 핵심적인 기능인 Autograd의 사용법을 배웁니다.

왜 딥러닝을 배우는데 미분부터 배워야 하나요?

딥러닝을 제대로 배우기 위해선 여러 사전지식이 필요합니다.

이번 강의에서는 다양한 사전지식 중 가장 중요한 수학적 기본기인 미분을 다룹니다.


딥러닝 모델을 학습시킬 때 gradient descent라는 알고리즘을 활용하고, 이 gradient descent는 미분을 활용한 최적화 기법입니다.

따라서 딥러닝을 시작하기 위해선 미분에 대한 개념이 반드시 필요합니다.

본 강의에서는 딥러닝에 필요한 기초적인 미분을 집중적으로 다룹니다.

기초부터 배우는 미분의 확실한 이해!

본 강의에서는 미분계수, 도함수와 같은 이론적인 개념을 확실히 다집니다.

그리고 딥러닝에 활용되는 미분법을 함수의 예시를 통해 연습합니다.

또한 이렇게 배운 미분의 개념을 딥러닝을 이해하기 위한 형태로 한 번 더 연습합니다.

이를 통해 딥러닝 모델의 학습을 나타내는 기본기를 다집니다.

딥러닝을 위한 프로그래밍 기초!

앞서 배운 미분을 딥러닝의 backpropagation 관점에서 구현하고, 테스트해봅니다. 이를 통해 앞으로 만들 복잡한 코드의 기초를 다집니다.

또한 딥러닝 실험에 필요한 기초적인 시각화 기법을 다룹니다.

이를 통해 딥러닝을 배우기 위한 기본적인 프로그래밍의 기술을 익힙니다.

PyTorch의 핵심적인 기능 Autograd!


실제 딥러닝 프로젝트를 진행할 땐 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 사용합니다.

이때 딥러닝 프레임워크를 사용하는 가장 중요한 이유 중 하나는, 앞서 배운 미분을 자동으로 해주기 때문입니다.

본 강의에서는 이처럼 미분을 자동적으로 해주는 Autograd 기능을 배우고 구현합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝을 제대로 학습하고 싶으신 분

  • 딥러닝의 기초를 탄탄히 다지고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 기초 문법

안녕하세요
입니다.

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수강생

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5.0

강의 평점

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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

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27개 ∙ (5시간 21분)

해당 강의에서 제공:

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강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

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