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神経植のディープラーニング - Gradient Descent

ディープラーニングの最も核心的な学習アルゴリズムであるgradient descentを集中的に学習する講義です。

8名 が受講中です。

  • asdfghjkl13551941
AI 코딩
Deep Learning(DL)
gradient-descent
optimization-problem
PyTorch
python3

こんなことが学べます

  • Gradient Descent アルゴリズムの原理

  • Gradient Descentの直接実装

  • Gradient Descentに関連する数学基礎

  • Deep Learning実装基礎

  • PyTorchのAutogradを利用したGradient Descent

ディープラーニングモデル学習の核心原理!Gradient Descent


本講義は、すべてのディープラーニングモデルを学習させるgradient descentアルゴリズムの動作原理を完璧に理解するための講義です。

Gradient Descentの完璧な理論的理解!

本講義では、Gradient descentの動作方式を① 数学的に理解し、これを② 直接コードで実装した後、③ 演算過程を可視化して動作原理を完璧に数学的に理解します。

また、様々な状況でのgradient descentの実験及び分析を行い、ディープラーニング専門家になるための基礎力を固めます。

段階的に直接実装してみるGradient Descent!

本講義では、gradient descentを段階的に難易度を上げながら実装します。これによりgradient descentが動作する原理をより完璧に理解できるだけでなく、今後より専門的なディープラーニングコードを書くための基礎を固めます。

実践的なGradient Descentの深化学習!

本講義では、シンプルなgradient descentの内容だけでなく、実際のディープラーニングモデルを学習させるための実戦的なgradient descentの内容を扱います。多変数関数(multivariate function)に対するgradient descentまで扱い、その際に発生するbiased learningまで学習します。これにより、実際のdeep learning modelを学習させる際に発生する多くの問題の原因を理解することができます。

torch.optim.SGDの使い方!

本講義では、gradient descentを直接実装するだけでなく、PyTorchのSGDクラスを利用する方法を学びます。これを通じてdeep learning modelをgradient descentで学習させる基本技術を身につけます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ディープラーニングをしっかりと学習したい方

  • ディープラーニングの基礎をしっかりと固めたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • 微分の基礎概念(Gradients and PyTorch's Autograd 講義参考)

こんにちは
です。

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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

     

カリキュラム

全体

34件 ∙ (6時間 57分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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