이 영상은 기울기 소실(vanishing gradient) 문제를 간단한 3층 신경망 손계산으로 직접 보여 준 뒤, 같은 구조에 스킵 커넥션을 추가했을 때 기울기가 어떻게 달라지는지 비교하며 ResNet의 핵심 아이디어를 설명하는 강의입니다. “ResNet이 좋다더라” 수준의 직관을, 실제 숫자로 확인해 보는 데 초점이 맞춰져 있습니다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의..
이 영상은 오토인코더에서 한 단계 더 나아가, 잠재공간을 확률분포(정규분포) 로 모델링해 새로운 데이터를 생성할 수 있게 해 주는 변분 오토인코더(VAE)의 구조와 동작을 직관적 비유와 수치 예제로 설명한다. 특히 평균·분산, 재파라미터라이제이션 트릭, 재구성 손실+KL 발산으로 이루어진 손실까지 한 번에 개념을 잡을 수 있다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 ..
이 영상은 트랜스포머의 인코더–디코더 구조, 위치 인코딩, 멀티헤드 셀프 어텐션, 잔차 연결·정규화, 피드포워드 네트워크, 마스크드 디코더까지를 작은 장난감 예제로 “끝까지 손으로 따라갈 수 있게” 보여주는 스텝바이스텝 강의입니다. 특히 Q·K·V 계산과 어텐션 행렬, 마스크드 어텐션의 동작이 수치 수준에서 펼쳐지는 것이 장점입니다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설..
이 영상은 기존 seq2seq에 어텐션 메커니즘을 더해, 긴 입력 문장에서 디코더가 “어떤 단어를 얼마나 참고해야 하는지”를 동적으로 계산하는 과정을 직관적으로 보여 주는 강의다. 인코더–컨텍스트–디코더 구조 위에 dot-product 기반 어텐션을 얹는 기본 형태를 이해하기에 적합하다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가 많아서, 수식에inner..
이 영상은 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델의 구조와 작동 원리를 LSTM·Word2Vec과 연결해 설명하면서, 기계번역을 중심으로 인코더–컨텍스트 벡터–디코더 흐름을 잡아 주는 입문 강의이다. 특히 “길이가 다른 입력·출력 시퀀스를 어떻게 다루는가”를 직관적으로 이해하는 데 초점을 두고 있다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가 많아서, 수식..
이 영상은 KL Divergence를 “크로스엔트로피에서 엔트로피를 뺀 값”이라는 정보이론 관점과, 치킨집·맛집 비유를 활용한 직관적 설명으로 풀어내는 짧은 입문 강의다. VAEs 등 생성 모델에서 KL 항이 왜 등장하는지 이해할 때 기초가 되는 내용에 초점을 맞추고 있다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가 많아서, 수식에inner-game.tistory...
이 영상은 Word2Vec의 기본 아이디어, CBOW·Skip-gram 구조, 그리고 “단어 의미를 벡터 공간에 어떻게 새기는지”를 작은 숫자 예제로 보여주는 입문 강의다. 원-핫 인코딩에서 시작해 임베딩과 학습 메커니즘까지 자연스럽게 이어져, NLP 초입을 다지기에 좋다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가 많아서, 수식에inner-game.tist..
이 영상은 L1, L2 정규화(regularization)가 왜 과적합을 줄이는지, 손실 함수에 어떤 형태로 들어가고 경사하강법에서 가중치가 어떻게 업데이트되는지까지 수식으로 보여주는 입문 강의다. 특히 “가중치에 페널티를 더해 학습을 일부러 방해하지만, 오히려 일반화 성능이 좋아진다”는 역설적인 아이디어를 직관과 미분 계산으로 함께 설명해 준다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. ..
이 영상은 소프트맥스–크로스엔트로피 조합의 역전파에서 늘 등장하는 “기울기가 y ^ − y y ^ −y로 단순화된다”는 결과를 처음부터 끝까지 미분으로 직접 도출해 주는 이론 중심 강의이다. RNN·LSTM·다중 분류 신경망에서 반복해서 쓰이는 핵심 공식의 유도 과정을 한 번은 꼼꼼히 보고 싶을 때 참고하기 좋다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가..
이 영상은 생성적 적대 신경망(GAN)의 아이디어와 구조, 그리고 제너레이터·디스크리미네이터가 이진 크로스엔트로피 손실을 두고 서로 경쟁하며 학습하는 과정을 직관적 비유와 간단한 수식 예제로 설명하는 입문 강의이다. 특히 “위조 화가 vs 감별사” 비유와 실제 숫자를 이용한 손실·기울기 계산으로, 적대적 학습의 흐름을 감각적으로 이해하기 좋다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실..
이 영상은 오토인코더의 개념·학습 방식·수식 수준의 학습 알고리즘·대표 활용까지를 짧고 간결하게 정리해 주는 입문 강의이다. 인코더–디코더 구조와 “입력과 거의 같은 출력을 내는데도 왜 쓸모가 있는지”를 잠재공간과 차원 축소 관점에서 설명해 주는 점이 특징이다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가 많아서, 수식에inner-game.tistory.co..
이 영상은 경사하강법의 세 가지 변형인 배치 경사하강법, 확률적 경사하강법(SGD), 미니배치 경사하강법의 개념을 직관적인 비유와 간단한 수식, 파이썬 코드로 설명하는 입문 강의이다. 특히 “데이터를 어떤 순서·단위로 학습시키느냐”에 초점을 맞추어, 최적화 알고리즘의 큰 그림을 잡고 싶은 학습자에게 잘 맞는 구성이다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비..
이 영상은 크로스엔트로피 손실함수를 ‘정보·기대값·엔트로피’라는 세 가지 개념으로 풀어 가며, 분류 문제에서 왜 크로스엔트로피가 널리 쓰이는지 직관적으로 설명하는 강의이다. 단순 공식 설명을 넘어서 일상적인 비유와 예시를 통해, 수식을 처음 접하는 사람도 개념 흐름을 따라가기 좋게 구성되어 있다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가 많아서, 수..
이 영상은 LSTM이 등장하게 된 배경부터 구조·순전파·역전파 알고리즘까지, “왜 이렇게 설계됐는지”를 직관과 수식으로 함께 풀어 주는 이론 중심 강의입니다. 특히 RNN의 장기 의존성 문제와 LSTM의 셀 상태·게이트 메커니즘을 연결해 설명해 주기 때문에 입문자에게도 맥락이 잘 잡히는 구성입니다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가 많아서, 수식..
이 영상은 순환신경망 RNN의 개념부터 순전파·역전파(BPTT)까지, 수식과 숫자 예제를 통해 꽤 깊이 있게 파고드는 강의입니다. 시계열 데이터 처리의 직관과 함께 실제 계산 과정을 하나하나 따라가 보고 싶은 학습자에게 잘 맞는 구성입니다. [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/딥러닝] - 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101 딥러닝 101 - 무료 강의 전체 소개 | Deep Learning 101딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가 많아서, 수식에inner-game.tistory.com RNN의 개념과 ..
딥러닝 101 재생목록은 CNN부터 트랜스포머, VAE, ResNet까지 현대 딥러닝의 핵심 개념을 한 번에 훑을 수 있는 입문·중급용 강의 시리즈입니다. 실습 위주의 설명과 직관적인 비유가 많아서, 수식에 압도되지 않고도 개념을 체계적으로 정리하고 싶은 학습자에게 특히 유용한 구성입니다. 유투브 재생 목록https://youtube.com/playlist?list=PLW2RwdZfXkE-Bn1dlwYr7YxBcl7vWyrmq&si=Rv8-rYyIic9NyOku 강의 구성의 특징이 재생목록은 총 25개의 영상으로 구성되어 있으며, 합성곱신경망(CNN), 순환신경망(RNN), LSTM, 오토인코더, GAN, Word2Vec, Seq2Seq, 어텐션, 트랜스포머, VAE, ResNet 등 대표적인 ..
AI 분야를 본격적으로 공부하거나 진로를 선택할 때, 학사, 석사, 박사 과정의 차이점과 아카데미(학계)와 인더스트리(산업) 간 차이를 이해하는 것은 매우 중요합니다. AI는 이론적 연구와 실무 적용이 밀접하게 연결된 분야이므로, 자신의 목표와 관심사에 맞는 경로를 선택해야 합니다. 이번 글에서는 학사, 석사, 박사 과정에서의 학습 목표와 학습 방식, 그리고 학계와 산업에서 요구되는 능력과 역할을 비교하며 정리해보겠습니다. 1. 학사 과정: 기초 지식과 전반적 이해AI 분야의 학사 과정은 기초 지식과 폭넓은 전공 이해를 목표로 합니다. 학사 과정에서는 수학, 통계, 프로그래밍과 같은 기본기를 다지고, 머신러닝과 딥러닝의 기초 개념을 배우게 됩니다.주요 학습 내용:선형대수, 확률과 통계, 미적분 등 수..
여기 나오는 것 중에 모르는 것이 없어야 함. 기초중의 기초.[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/인공지능 수학] - LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학 | 혁펜하임 LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학 | 혁펜하임LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학 재생목록은 딥러닝·머신러닝을 막 시작하는 학습자들이 꼭 알아야 할 최소한의 수학을, 하나의 코스로 정리해 둔 재생목록입니다.함수·극한·미분부터 확률과 분포inner-game.tistory.com [AI 인공지능 머신러닝 딥러닝/인공지능 수학] - 2025 인공지능·머신러닝 입문자를 위한 핵심 통계개념 완전정복 (1/2) 2025 인공지능·머신러닝 입문자를 위한 핵심 통계개념 완전정복 (1/2)안녕하세요! 오늘은 최근에 시청한 유튜브 신박Ai의 “[인공..
LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학 재생목록은 딥러닝·머신러닝을 막 시작하는 학습자들이 꼭 알아야 할 최소한의 수학을, 하나의 코스로 정리해 둔 재생목록입니다.함수·극한·미분부터 확률과 분포까지 이후 심화 강의를 따라가기 위한 ‘기초 체력’을 단계적으로 쌓게 해 주는 구성이 특징입니다. LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학 | 재생목록 소개제목은 LEVEL 0: AI를 위한 기초 수학입니다.채널은 혁펜하임 | AI & 딥러닝 강의입니다.구성은 AI 수학 입문 소개, 미적분(함수·로그·극한·미분) 파트, 확률 및 분포 파트로 이루어진 과정형 재생목록입니다.AI 공부에 꼭 필요한 최소한의 수학만 골라서 정리해 둔 입문 코스라서, 개별 영상만 뚝뚝 보는 것보다 처음부터 끝까지 한 번에 듣는 학..
안녕하세요! 오늘은 제가 최근에 시청한 유튜브 플레이리스트 “인공신경망기초-신박Ai”를 바탕으로, 인공지능(Artificial Intelligence; AI) 기초에 대해 공부한 내용을 정리하여 티스토리 블로그 포스팅으로 공유드립니다. 저는 인공지능의 기본적인 동작 원리를 이해하기 위해 “신박Ai” 채널의 인공신경망 기초 강의 시리즈를 시청하였습니다. 총 13편의 영상으로 구성된 이 플레이리스트는 초보자도 쉽게 따라갈 수 있도록, 인공신경망의 원리부터 핵심 알고리즘과 실제 구현, 다양한 사례까지 구체적으로 설명해주는 점이 인상적이었습니다. 인공신경망기초 재생목록 링크입니다.https://youtube.com/playlist?list=PLW2RwdZfXkE9nFS3DOFdxt2Oxnk1pJzEn&si=..
전체 강의 보기[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개꽂히는 딥러닝 플레이리스트는 “수학·이론·직관”을 한 번에 잡으면서도, 처음부터 끝까지 흐름 있게 딥러닝을 배우고 싶은 사람에게 잘 맞는 입문·기본 강의 묶음입니다. 혁펜하임 특유의inner-game.tistory.com 12강은 “요즘은 Adam보다 AdamW를 더 쓴다”는 말을 왜 믿어도 되는지, Adam과 AdamW의 차이를 수식 한 줄로 짚어 주는 강의입니다. 핵심은 L2 정규화를 그라디언트에서 떼어내(weight decay를 디커플링) 업데이트 단계에만 적용한다는 아이디어입니다. Adam 복습: m, v로 방향과 크기를 누적합니다영상은 먼저 Adam 알고리즘을 다시 ..
전체 강의 보기[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개꽂히는 딥러닝 플레이리스트는 “수학·이론·직관”을 한 번에 잡으면서도, 처음부터 끝까지 흐름 있게 딥러닝을 배우고 싶은 사람에게 잘 맞는 입문·기본 강의 묶음입니다. 혁펜하임 특유의inner-game.tistory.com 11강은 워드 임베딩의 대표 모델인 CBOW와 Skip-Gram을, “행뽑기”와 원-핫 인코딩 관점에서 아주 구체적으로 풀어 주는 강의입니다. 마지막에는 왜 Negative Sampling이 필요한지까지 이어서 설명해 주기 때문에, Word2Vec 구조를 한 번에 이해하기 좋은 영상입니다. CBOW: 주변 단어로 중심 단어를 맞춥니다CBOW는 “주변 단어들로..
전체 강의 보기[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개꽂히는 딥러닝 플레이리스트는 “수학·이론·직관”을 한 번에 잡으면서도, 처음부터 끝까지 흐름 있게 딥러닝을 배우고 싶은 사람에게 잘 맞는 입문·기본 강의 묶음입니다. 혁펜하임 특유의inner-game.tistory.com 10강은 “혼동 행렬 한 칸 한 칸이 무슨 의미인지, 그리고 Precision·Recall·F1이 각각 언제 중요한지”를 직관적인 예시로 정리해 주는 강의입니다. 특히 암 검사·흰머리 뽑는 기계·스팸 메일함 비유 덕분에, 수식이 아니라 상황으로 기억하게 되는 것이 특징입니다. 혼동 행렬과 TP·FP·FN·TN입니다강의는 먼저 이진 분류 문제에서 실제 값(Pos..
전체 강의 보기[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개꽂히는 딥러닝 플레이리스트는 “수학·이론·직관”을 한 번에 잡으면서도, 처음부터 끝까지 흐름 있게 딥러닝을 배우고 싶은 사람에게 잘 맞는 입문·기본 강의 묶음입니다. 혁펜하임 특유의inner-game.tistory.com 9강은 “배치 정규화(Batch Normalization)가 도대체 무엇을 하고, 왜 그렇게 좋다고 하는지”를 동작 단계와 직관, 효과까지 한 번에 정리해 주는 강의입니다. BN 레이어가 단순히 값을 빼고 나누는 연산을 넘어, 학습 안정성과 수렴 속도를 어떻게 끌어올리는지 이해시키는 데 초점이 맞춰져 있습니다. 배치 정규화가 하려는 일입니다강의는 먼저, 트레..
전체 강의 보기[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개꽂히는 딥러닝 플레이리스트는 “수학·이론·직관”을 한 번에 잡으면서도, 처음부터 끝까지 흐름 있게 딥러닝을 배우고 싶은 사람에게 잘 맞는 입문·기본 강의 묶음입니다. 혁펜하임 특유의inner-game.tistory.com 8강은 “왜 신경망이 이렇게까지 잘 맞는가?”에 대한 이론적 답을 주는 보편 근사 정리(Universal Approximation Theorem)를, 깍두기 비유로 직관적으로 풀어낸 영상입니다. 한 줄로 말하면 “충분히 많은 뉴런만 있으면, 적당한 활성화 함수를 쓴 신경망 한 층으로 웬만한 함수는 다 근사할 수 있다”는 이야기를 이해시키는 강의입니다. 보편..
전체 강의 보기[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개꽂히는 딥러닝 플레이리스트는 “수학·이론·직관”을 한 번에 잡으면서도, 처음부터 끝까지 흐름 있게 딥러닝을 배우고 싶은 사람에게 잘 맞는 입문·기본 강의 묶음입니다. 혁펜하임 특유의inner-game.tistory.com 7장(7-1~7-4)은 “이미지에 특화된 딥러닝”인 CNN을, 탄생 배경부터 구조·효율성·직관까지 한 번에 잡아 주는 구간입니다. 이 범위를 듣고 나면 CNN 논문에 나오는 컨볼루션 레이어 그림과 용어들을 훨씬 부드럽게 읽을 수 있게 됩니다. 7-1강. 합성곱 신경망(CNN)입니다7-1강은 먼저 완전연결 신경망이 이미지에 그대로 적용되면 파라미터 수가 기하..
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전체 강의 보기[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개꽂히는 딥러닝 플레이리스트는 “수학·이론·직관”을 한 번에 잡으면서도, 처음부터 끝까지 흐름 있게 딥러닝을 배우고 싶은 사람에게 잘 맞는 입문·기본 강의 묶음입니다. 혁펜하임 특유의inner-game.tistory.com 5장(5-1~5-3)은 “딥러닝 수식의 바닥”이 되는 벡터·행렬·복소수 미분을, 실제 최적화 문제에 바로 쓸 수 있는 형태로 정리해 주는 구간입니다. 이 파트만 잘 잡아 두면, 역전파 공식이나 헤시안, 복소수 기반 최적화 논문을 볼 때 수학이 훨씬 덜 버겁게 느껴지게 됩니다. 5-1강. 스칼라를 벡터로 미분입니다5-1강은 “입력이 벡터, 출력이 스칼라인 ..
전체 강의 보기[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개꽂히는 딥러닝 플레이리스트는 “수학·이론·직관”을 한 번에 잡으면서도, 처음부터 끝까지 흐름 있게 딥러닝을 배우고 싶은 사람에게 잘 맞는 입문·기본 강의 묶음입니다. 혁펜하임 특유의inner-game.tistory.com 4강은 딥러닝에서 자주 등장하는 엔트로피, 크로스 엔트로피, KL 다이버전스, 상호정보량을 “정보를 얼마나 효율적으로 표현할 수 있는가”라는 하나의 직관으로 묶어 설명하는 영상입니다. 로지스틱/소프트맥스 손실, MLE, 분포 간 거리 같은 개념의 뿌리를 15분 안에 훑어 주는 자리이기도 합니다. 엔트로피: 정보의 최소 자원 양입니다강의는 “정보를 표현하는 데 필..
전체 강의 보기[AI 인공지능 머신러닝 딥러닝] - 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개 꽂히는 딥러닝 | 전체 강의 소개꽂히는 딥러닝 플레이리스트는 “수학·이론·직관”을 한 번에 잡으면서도, 처음부터 끝까지 흐름 있게 딥러닝을 배우고 싶은 사람에게 잘 맞는 입문·기본 강의 묶음입니다. 혁펜하임 특유의inner-game.tistory.com 3장(3-1~3-4)은 “신경망이 분류를 어떻게 수행하는지”를 퍼셉트론 → 로지스틱 회귀 → 소프트맥스 회귀 → 개념 정리 순서로 한 번에 잡아 주는 세트입니다. 이 범위를 듣고 나면, 이진·다중 분류 문제에서 출력, 확률, 손실함수가 서로 어떻게 맞물리는지 큰 그림이 그려지게 됩니다. 3-1강. 퍼셉트론과 MLP입니다3-1강에서는 먼저 2차원 평면 위에 ..