강좌 정보
| 강좌 범위 |
1
제 1강
✓
미분과 최적화가 인공지능 학습에 있어 왜 중요한지 알아봅니다.
✓
미분의 기초 이론부터 학습합니다. 미분학이 어려우시다면 1강은 필수!
2
제 2강
✓
Gradient Descent에 대하여 학습합니다.
✓
미분과 최적화 강좌에서 가장 비중이 높은 단원입니다.
✓
Optimization의 종류 및 다양한 기법에 대하여 알아봅니다.
3
제 3강
✓
Convex Optimization에 대하여 알아봅니다.
|
|---|---|
| 강좌 특징 |
인공지능 입문자를 위한
[AI를 위한 미분과 최적화] 강의입니다.
인공지능 수학의 모든 것을 이 강의에 담았습니다.
🏅
이렇게 이미검증됐어요!
✓
인공지능 완벽 이해를 위한 필수 강좌
✓
통계 강의 18만 조회수로 검증된 강의력
✓
데사 현직자 커리어특강 435명 신청
다양한 기업의 임직원들도 수강하고 있어요
기업에서도 선택한 AI 수학 강의
삼성
SK
카카오
구글
네이버
토스
당근
더현대
미래에셋
우리금융그룹
현대오토에버
KT
현지 데이터분석가 강사님
✓
(졸) 고려대학교 통계학 전공
✓
(현) 금융 대기업 데이터 분석가
✓
(전) 크래프트테크놀로지스 AI Researcher
✓
(보유 자격증) SQLD, ADsP, Tensorflow Developer Certificate
▶ 유튜브 통계학에 관심 있는 사람들 18만 조회수로 검증되었습니다.
🥇
대학교 미분학 시험 준비
하시는 분들!
데이터 / AI 취업 준비
하시는 분들!
인공지능 기초
학습 희망하시는 분들!
이 강의로 모두 해결됩니다! 😊
인공지능 완벽 이해를 위한 미분과 최적화 강좌입니다.
AI 심화 학습을 희망하신다면 이 강좌는 필수입니다.
💡 이번 강좌는 인공지능 이해에 필요한 미분학, 그리고 최적화 프로세스에 대하여 다룹니다.
미분과 최적화 방법을 잘 알고 있어야 AI 심화과정을 이해할 수 있습니다.
미분의 기초부터 차근차근 다루니 반복 학습해보세요.
[이론]
미분학 기초부터
이 강좌는 미분의 기초부터 다루므로 미분을 잘 모르시는 분들은
1강의 강좌 내용부터 차근차근 반복 학습을 하시는 걸 추천드립니다.
[이론]
최적화에 대하여 알아보기
미분을 완벽 이해하였다면 최적화 프로세스에 대하여 알아봅니다.
함수 최적화의 방식이 여러 개가 있으며,
미분을 제대로 이해하고 있어야 최적화 또한 이해할 수 있습니다.
[이론]
Gradient Descent
이번 강좌 가장 비중이 높은 단원입니다.
Backtracking Line Search, Wolfe Condition 등의 이론들을
그래프를 활용하여 이해하기 쉽게 설명합니다.
|
| 수강 대상 | ✅ 인공지능에 관심이 많은 분 ✅ AI 심화 학습을 희망하는 대학생 ✅ 인공지능 분야 커리어 쌓기를 희망하는 직장인 ✅ 미분학 이해를 높이고 싶은 분 |
| 참고사항 |
