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 ..