1日10分1ヶ月完成最適化理論1

Name: 1日10分1ヶ月完成最適化理論1
Price: 55000 KRW

AI/ディープラーニング、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックスなどに必要な最適化理論です。最適化理論1では、重点的に多変数関数の定義と多変数関数の微分を扱っています。なぜですか？すべての最適化の問題は多変数関数の形で表現されるからです。正確な多変数関数の定義と微分概念を習得すれば、上記分野の理論的アプローチがかなり容易になります。

（5.0）受講レビュー 1件

受講生 72名

jhim21

인공지능기초수학

저자 직강

이론 중심

optimization-problem

Linear Algebra

Machine Learning(ML)

Computer Vision(CV)

こんなことが学べます

最適化理論に必要な多変数関数の定義を学ぶ
多変数関数の微分研究
多変数関数のテイラー展開
本：最適化理論（臨場患底）をもとに講義

さまざまな分野で最適化理論が使用されています。代表的な分野をいくつか紹介してみると

AI/マシンランニングとデータ分析、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス、金融分野での応用、自然科学分野などです。

ここで知っておくべき重要な事実があります。もう一度強調します！

「すべての最適化の問題は、多変量関数の形で表現されるという事実です」

最適化理論に近づくには、次の2つが必須の知識です。

多変数関数の正確な理解
多変数関数の正確な微分方法

多くの人が上記の2つの事実を知らず、最適化理論に近づいているので、最適化理論はとても難しいと考えています。この講義では1,2番に重点を持って講義します。一度勉強しておけば、いつかは向き合う内容です。最後に本当に簡単に説明してみました。しかし、ある程度難易度がある分野だからとても簡単ではないかもしれません。着実に勉強して頑張ってくださる方に、イ講義をオススメします！ありがとうございます。

最適化理論のバイブルは" S. Boyd, L. Vandenberghe: “Convex Optimization”, Cambridge University Press, 2004. " です。インターネットからダウンが可能です。一度この本を見れば、最適化理論の勉強が膨大で深いことがわかります。これは、最適化理論が重要であり、多くの分野で使用されているという証拠でもあります。「千里道も一歩から」という言葉があります。この講義はあなたの仲間になるでしょう。

「さあ！では勉強する内容を見てみましょう。」

その分野で最適化理論を使用するには、数学的なモデリングが必要です。

数学モデルは、コスト関数と呼ばれる多変量関数で表され、この関数の最小値を見つける方法を最適化と呼びます。

だから数学的に最適化理論を勉強するというのは

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

機械学習、ディープラーニング、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィックス、理工系の方
多変数関数の微分についてしっかり理解したい方におすすめです
本人専攻を大学院でもっと深く勉強したい方におすすめです

前提知識、
必要でしょうか？

線形代数、微積分学
しようとする意志は必須
着実に一ヶ月投資する方

こんにちは
です。

194

受講生

受講レビュー

回答

4.8

講座評価

講座

박사 졸업 후 5년 정도 Computer vision를 공부하고 가르치는 계기가 돼서

지금까지 수학전공과 공학이론을 연결한 공부들을 하고 있습니다.

전문분야(공부 분야)

전공: 수학(Topological Geometry), 부전공(컴퓨터 공학)

현) 3D Computer Vision(3D Reconstruction) , Kalman Filter, Lie-group(SO(3)),

Stochastic Differential Equation 연구자

현) 유튜브 채널 운영: 임장환: 3D Computer Vision

현) facebook Spatial AI KR 그룹 (수학전문위원)

출신학교

독일 Kile 대학 이학박사 (Topological Geometry & Lie-group 전공, 컴퓨터 공학 부전공)

중앙대 수학과 학사, 석사(Topology 전공)

경력

전) 대성그룹 자회사 두비비젼 CTO

전) 중앙대학교 첨단영상 대학원 연구교수(3D Computer Vsion연구)

저서:

최적화이론: https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000200518524

링크

유튜브: https://www.youtube.com/@3dcomputervision520

블로그: https://blog.naver.com/jang_hwan_im

カリキュラム

全体

17件 ∙ (3時間 16分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．最適化理論の紹介

3件 ∙ (42分)

セクション 2．多変数関数の微分

4件 ∙ (48分)

4. 多変数関数の理解 (Understanding Multivariable Functions )
17:02
5. 偏微分(partial differentiation)
10:48
6. 多変数関数の全微分
13:45
7. 多変数関数の全微分
06:48

セクション 3．多変数関数のテイラー展開

4件 ∙ (33分)

8. 多変数関数のテイラー展開
12:10
9. 多変数関数のテイラー展開
13:09
10. 多変数関数のテイラー展開
02:44
11. レベルの集合と勾配の方向 (Level sets and direction of gradients)
05:13

セクション 4．コンベックス関数

2件 ∙ (27分)

セクション 5．最適化理論( Optimization Theory)

3件 ∙ (32分)

セクション 6．ラグランジュ乗数法(Lagrange multiplier method)

1件 ∙ (11分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

1件

5.0

1件の受講レビュー

ksg
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成
Tôi đang học chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo (AI), và tôi tự hỏi AI mà mình đã học trước đây là cái gì. Sau khi học toán cơ bản, vì lý thuyết là nền tảng, tôi hiểu AI mà mình đã học rõ hơn và đạt được những nhận thức sâu sắc. Nội dung cũng không quá dài, nên không gây nhàm chán và rất hữu ích để đọc lướt qua một lần.

￥6,655

jhim21の他の講座

知識共有者の他の講座を見てみましょう！

Lý thuyết tối ưu hóa Bible

jhim21

Cốt lõi của tất cả AI/Deep Learning cuối cùng đều là tối ưu hóa. Tất nhiên không chỉ riêng AI/Deep Learning mới cần lý thuyết tối ưu hóa. Computer Vision, Robotics & Control Systems, Financial Engineering & Quant, Data Science, Signal Processing... có lẽ dù học lĩnh vực nào, khi đi sâu hơn thì lý thuyết tối ưu hóa là một trong những chủ đề mà bạn chắc chắn sẽ gặp phải. Khóa học này bao gồm từ lý thuyết cơ bản về toán học đến những nội dung sâu sắc một cách có hệ thống. Tôi nghĩ đây chắc chắn là khóa học lý thuyết tối ưu hóa tốt nhất được mở trong nước.

중급이상

optimization-problem

Lý thuyết tối ưu hóa Bible

jhim21

Đại số tuyến tính hoàn thành trong 1 tháng với 10 phút mỗi ngày

jhim21

Nắm vững đại số tuyến tính cần thiết cho AI/học sâu bằng cách đầu tư 10 phút mỗi ngày và hoàn thành nó trong một tháng.

초급

Linear Algebra, Procession, Deep Learning(DL)

Đại số tuyến tính hoàn thành trong 1 tháng với 10 phút mỗi ngày

jhim21

Bộ lọc Kalman của Jang-Hwan Lim 1

jhim21

Bạn có thể hiểu nguyên lý hoạt động lý thuyết của Kalman Filter qua các ví dụ dễ hiểu.

초급

kalman-filter, Probability and Statistics, Linear Algebra

Bộ lọc Kalman của Jang-Hwan Lim 1

jhim21

似ている講座

同じ分野の他の講座を見てみましょう！

Đại số tuyến tính hoàn thành trong 1 tháng với 10 phút mỗi ngày

jhim21

Nắm vững đại số tuyến tính cần thiết cho AI/học sâu bằng cách đầu tư 10 phút mỗi ngày và hoàn thành nó trong một tháng.

초급

Linear Algebra, Procession, Deep Learning(DL)

Đại số tuyến tính hoàn thành trong 1 tháng với 10 phút mỗi ngày

jhim21

Cơ sở toán thống kê cho người không chuyên (lý thuyết)

SW School

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê của Machine Learning sử dụng Python. Machine Learning và Deep Learning không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước nắm vững kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo!

입문

Linear Algebra, Probability and Statistics, Python

Cơ sở toán thống kê cho người không chuyên (lý thuyết)

SW School

[Với R] Thống kê cơ bản cho học máy

coco

Khóa học này dành cho những người muốn học máy học nhưng thiếu kiến thức thống kê.

초급

Machine Learning(ML), Statistics, R

[Với R] Thống kê cơ bản cho học máy

coco

Lý thuyết tối ưu hóa Bible

jhim21

중급이상

optimization-problem

Lý thuyết tối ưu hóa Bible

jhim21

Toán học cho phát triển game (PHẦN 1)

eazuooz

Đây là khóa học giúp bạn dễ dàng học các khái niệm toán học quan trọng được sử dụng trong game. Người giỏi toán thường coi kiến thức đó là hiển nhiên nên khó có thể dạy với giả định người học chưa biết gì cả. Chúng tôi sẽ giải thích từ góc nhìn của người mới bắt đầu, coi bạn thực sự là người trái ngành.

초급

C++, Linear Algebra, game-math

Toán học cho phát triển game (PHẦN 1)

eazuooz