지니와 도로시가 함께
배우는 딥러닝
마법 고양이 Jiny가 안내하는 친절한 해설과 수식, 코드로
퍼셉트론부터 오차역전파, CNN, 그리고 최신 딥러닝 모델까지 차근차근 익혀나갑니다!
🗺️ 딥러닝 학습 여정 로드맵
핵심 3개 파트와 소개 및 부록으로 구성된 밑바닥부터 만드는 딥러닝 코스웨어입니다.
헬로 파이썬
파이썬 프로그래밍 기초와 딥러닝 수학 연산의 뼈대가 되는 넘파이(NumPy), 시각화를 돕는 맷플롯립(matplotlib) 라이브러리를 가볍게 복습합니다.
학습 시작 ➔기본 신경망
단층/다층 퍼셉트론의 한계와 극복을 배우고, 신경망 활성화 함수(Sigmoid, ReLU)와 순전파, 손실 함수와 경사하강법을 통한 신경망 학습의 원리를 다룹니다.
신경망 기초 ➔오차역전파와 최적화
기울기를 행렬곱의 연산 그래프로 빠르게 계산하는 역전파 메커니즘과 SGD, Momentum, Adam 등 다양한 최적화 기법, 가중치 초기화와 배치 정규화를 구현합니다.
역전파 학습 ➔합성곱과 딥러닝
이미지 데이터를 다루는 CNN(합성곱 신경망)의 합성곱/풀링 계층을 밑바닥부터 코드로 짜보고, 층을 깊게 쌓은 딥러닝의 역사와 트렌드, 미래 과제를 정조준합니다.
딥러닝 심화 ➔계산 그래프 증명
Softmax 함수와 Cross Entropy Error가 절묘하게 만나는 Softmax-with-Loss 계층의 순전파 및 역전파 과정을 수식과 계산 그래프로 꼼꼼하게 증명해 봅니다.
부록 탐구 ➔📚 참고 교재 안내
본 강의 노트는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현, 사이토 고키 저) 교재를 선정하여 함께 공부하고 구현한 내용을 체계적으로 요약 및 시각화하여 작성되었습니다.
👥 함께 성장하는 학습 커뮤니티
이 온라인 학습 노트를 교재 삼아 함께 지식을 나누고 성장해 가는 멋진 파트너들입니다.
동양미래대학교
인공지능학과
인공지능의 기본 소양부터 최신 딥러닝 응용 기술까지 꼼꼼히 학습하며, 본 딥러닝 교재 노트를 통해 이론 수식의 깊이 있는 이해와 실제 구현(밑바닥부터 작동하는 알고리즘) 능력을 함께 배양하고 있습니다.
새로운 학습 참여 기관 모집
대학 학과, 동아리, 스터디, 기업 그룹
대학 전공 강의, 대학원 연구 세미나, 사내 학습 동아리 등에서 본 온라인 교재를 활용해 공부하고 계신다면 언제든 저희 깃허브 저장소에 제안해 주세요! 학습 파트너 목록에 적극 등록해 드립니다.