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Deep Learning & Machine Learning

Shin Kyung-sik's Deep Learning - Gradients and PyTorch's Autograd

This is a course where you learn the basic calculus and PyTorch's Autograd functionality needed to get started with deep learning.

25 learners are taking this course

  • asdfghjkl13551941
딥러닝기초
딥러닝이론
딥러닝완벽가이드
Deep Learning(DL)
Integral Differential
PyTorch

What you will learn!

  • The Relationship Between Deep Learning and Calculus

  • Basic Concepts of Differentiation

  • Deep Learning Implementation Fundamentals

  • PyTorch's Autograd Feature

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.

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