[DL-102] 딥러닝 수학
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데이터사이언스/딥러닝/머신러닝을 관통하는 수학 원리와 딥러닝을 밑바닥(from scratch)부터 구현하는 원리를 !

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[딥러닝/데이터분석을 위한 수학]


"데이터사이언스/딥러닝/머신러닝을 관통하는 주요 수학 원리와 개념" + "딥러닝을 밑바닥(from scratch)부터 구현하는 원리"를 이해하도록 도와드립니다.

딱딱한 수학책이 아니라 python코드 등을 이용하여 시각화하고,

수학이 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 기술의 어떤 부분에 활용되는지 생생하게 깨달을 수  있습니다.


다양한 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 기법들에 대한 이해를 한 차원 올리고, 

탄탄한 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝 실력을 만들 수 있습니다.


[ 목차]

1회 - 미분, Gradient Descent, 딥러닝의 backpropagation 동작원리

2회 - 선형대수, Regression, Normal Equation Solution, 

3회 -  확률통계, MLE(Maximum Likelihood Estimation), Bayesian Rule, MAP, 


[ 파이썬 예제]

** 예제 Python 코드: python, numpy, keras, nltk, konlpy 등

- 위의 딥러닝 및 수학 내용을 담은 소스 코드 제공/설명

- 미분을 python으로  구현하기

- gradient descent 직접 구현 

- 선형대수의 주요 개념의 시각화

- 딥러닝, Word2vec 실습, 예제 코드


[ 참여 대상]

머신러닝/딥러닝에 담겨있는 수학적 원리를 이해를 통해 탄탄한 실력을 원하는 학생,직장인,

기존 참여 멤버: IT 컨설턴트, SW개발자, 시스템운영자, 대학생, 대학원생, ..


[강사]

한대희: 컴퓨터공학, Neural Network 전공, 딥러닝 강의, SW마에스트로 멘토


[ 일정,장소]

구성: 평일저녁 3시간x3회

시간: 목요일 저녁 7:30~10:30

1기: 4월25일~5월9일 (목요일 저녁, 3회)

2기: 5월16일~5월30일 (목요일 저녁, 3회)

장소: 강남역 12번 출구 마이캠퍼스


아래는 본 강의의 일부 내용으로 진행한 오픈 강의 입니다. 



마이캠퍼스 딥러닝 스쿨 개설 과목:  클릭하면 각 과목페이지로 연결됩니다



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