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 비전공자를 위한 딥러닝 

강의 소개

  Chapter 1    큰 그림 살펴보기 

  1.1  그래서 '학습'이 뭔데? (1)

  1.2  그래서 '학습'이 뭔데? (2)

  1.3  인공지능 / 머신러닝 / 딥러닝

  1.4  회귀와 분류, 지도 학습과 비지도 학습

  • 쪽지 시험

 Chapter 2    기초 개념 익히기

2.1  선형회귀 (1)

2.2  선형회귀 (2) - 오차와 비용

2.3  신경망 (1) - 비선형 변환이 필요한 이유

• 파이썬 실습 - 시그모이드, 렐루 구현

2.4  신경망 (2) - 가중치 행렬 한방에 이해하기

• 파이썬 실습 - 가중치 행렬 연산

2.5  신경망 (3) - 경사하강법

2.6 신경망 (4) - 역전파

 Chapter 3    한 걸음 더 나아가기

3.1  예측을 하는 다양한 방법들

3.2  신경망으로 할 수 있는 것들

3.3  엄한 교육 vs 느슨한 교육 - 오버 피팅

3.4  성능을 높이는 방법들

• CNN 맛보기

  더 알아보기  

• [그림 예제] 합성곱 신경망(CNN) 역전파까지 5분만에 이해하기

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• [특강 정리] 머신러닝에 꼭 필요한 정보이론 쪽집게 요점 정리

• 노트 정리 (만화 선형대수, 단단한 머신러닝)