도움이 되었다니 기쁩니다~ ^__^ 밑바닥부터 시작하는 딥러닝이 명저이긴 한데 사실 교재 후반부에서 몇몇 부분이 독학하기 어려운 부분이 있습니다. Adam, 배치 정규화 역전파, CNN 역전파 부분에서 교재 설명이 많이 생략되어있지요. 수학적 디테일이 꽤 복잡해지는데 그래서 일부러 생략한 듯 합니다. 아마 다 포함했으면 그거대로 읽다가 포기하는 독자가 생겼을거 같아요.
일본어 잘하시겠네요. 부럽습니다. www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585
아이구 정말 감사합니다. 친절하신 설명에 쏙쏙 이해가 되네요. 20여년 전 C언어 코딩한 기억을 가지고 취미로 인공지능 코드를 만들어보려고 도전하고 있는데, 머신러닝/딥러닝이 의외로 통계와 수학이 기반이 되는 분야인지라 일반인에게 원리까지 조근조근 이해시켜주는 분들이 드물더라구요. StatQuest에서 머신 러닝 원리 이해에서 큰 도움을 받고 그외 외국분들의 설명에 고개가 끄덕여지곤 했는데 한 교수님의 설명에 다중 퍼셉트론이 왜 등장했는지 무엇인지 그 개념을 이해하게 되어 기쁘네요. 명쾌하고 통쾌한 설명에 감탄을 금치 못하겠습니다. 파이썬 코드 설명도 너무나 자세하고 세세하게 설명하시니 다른 초보분들에게도 큰 도움이 될 듯하네요. C언어로 압축 및 이미지 처리 알고리즘을 공부할 때보다, 머신러닝 및 딥러딩을 공부하는 게 솔직히 더 어렵고, 영 다른 분야인 것처럼 느껴지네요. 그래도 배우는 재미가 쏠쏠하여 시간 가는 줄 모르고 있습니다. 건강하시고 건승하시길 빕니다..
@@SlowAI 아이구, 그냥 독립영화 조금 만들었습니다. 사실, SF소설을 쓰다가 너무 허구적인 것 같아 사실적인 면을 감안하기 위해 머신러닝을 공부해야겠다 싶었습니다. 영화 엑스마키나,가 참 인상깊었습니다. '의식'과 '사고'의 개념이 인간과 인공지능에게 서로 다르게 해석되겠지만 그 판단능력이 언젠가는 인간의 눈에 지능을 넘어 '자유의지'로 보일 날이 있겠지요. 살아생전 제 두뇌의 컴퓨터로의 마이그레이션은 곤란하겠지만 최대한 이해하고 추측과 상상으로나마 만끽해보려고 합니다. 올려놓으신 강좌 영상은 차근차근 살펴보겠습니다. 감사합니다.
안녕하십니까 교수님! 타 대학 학생이지만, 이번에 관심을 갖고 AI관련 학과로 복수전공 -> 전과까지 생각을 하고있는 학생입니다. 혼자 책으로만 봐서 이해가 힘들었는데, 이런 친절한 강의 해주셔서 정말 감사드립니다. 혹시 딥러닝1 도서에서 5장까지만 강의를 하신 것 같은데, 6,7장의 경우엔 강의가 따로 존재하지 않는지 궁금합니다. 오늘부터 정주행 시작해서 2주안에 다 끝내보도록 하겠습니다. 감사합니다!
채널에서 재생목록 보시면 딥러닝 I,II,III가 있습니다. 딥러닝I은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5장까지고 딥러닝II가 6,7장입니다. 딥러닝III는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2가 교재입니다. 영상 바로 밑에 더보기 클릭해보시면 강좌 홈페이지가 나옵니다. 추가코드, PPT, 연습문제, 연습문제 풀이를 다운받으실수 있습니다.
항상 이해가 잘 되도록 설명을 잘해주시는 유익한 강의 감사합니다! 그리고 퍼셉트론을 파이썬으로 구현할 때 마지막 부분에 for xs in [(0,0), (1,0) ...] 이런식으로 리스트 안에 튜플을 쓰셨는데, 튜플이 아니라 리스트였다고 하더라도 별 문제는 없는건지 궁금합니다.
![[딥러닝I] 2강. 활성화 함수](http://i.ytimg.com/vi/GepuO7BEArA/mqdefault.jpg)
![[딥러닝I] 2강. 활성화 함수](/img/tr.png)
![인공지능, 딥러닝을 알고싶다면 이 영상을 보세요 (보이저엑스 남세동 대표) [인공지능 시리즈 1/3]](http://i.ytimg.com/vi/CA5Ggqg5x6o/mqdefault.jpg)
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![[딥러닝I] 5강. 신경망 구현](/img/1.gif)
역대급 강의에 감동 😊 수원대 친구들은 진짜 축복받으셨어요 🎉
50:14 덕분에 퍼셉트론에 대해 깊이 이해합니다. 교수님 감사합니다.
사랑합니다 교수님!!!^^ 열심히 공부할께요
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 교재를 공부하며 이해가 가지 않는 부분을 유튜브로 찾아보다 여기 채널을 발견해 혼자 독학을 할 때보다 이해가 쑥쑥 되는 중입니다. 제 머릿속 병목현상을 여러 차선으로 넓혀주셨습니다 감사합니다!
도움이 되었다니 기쁩니다~ ^__^
밑바닥부터 시작하는 딥러닝이 명저이긴 한데 사실 교재 후반부에서 몇몇 부분이 독학하기 어려운 부분이 있습니다.
Adam, 배치 정규화 역전파, CNN 역전파 부분에서 교재 설명이 많이 생략되어있지요.
수학적 디테일이 꽤 복잡해지는데 그래서 일부러 생략한 듯 합니다.
아마 다 포함했으면 그거대로 읽다가 포기하는 독자가 생겼을거 같아요.
책 사놓고 진짜 한장한장 나가는거 너무 힘들었는데 강의와 자료들까지 공유해주셔서 너무 감사합니다 ㅠㅠ
와 진짜 좋네요. 교수님 감사합니다.
이런 좋은 강의를 유튜브에 올려주시다니... 수원대학교 학생분들은 이런 교수님을 만날수 있다니 진짜 복받았네요.
기초적이며 자세한 설명 감사드립니다.
이렇게 지식 무료로 공유하시는 학자 덕분에 사회가 발전하는 듯
감사히 잘 들었습니다. 기초적인 내용부터 자세히 가르쳐주셔서 정말 감사합니다.
열심히 수강해서 완강하고 많이 배워갈 수 있도록 하겠습니다!
감사합니다!
정말 좋은 강의 감사드립니다. 비전공자가 들어도 이해하기 쉬웠습니다.
세세한 설명 감사합니다! 덕분에 딥러닝 초보자도 잘 이해하고 갑니다~
도움이 되셨다니 기쁩니다. ^^
좋은 영상 감사합니다! 막연히 알고 있었던 지식들을 채우고자 다시 처음부터 배우기 시작했는데 정말 좋은 강의 영상을 발견한 것 같습니다!
교수님 ai 공부한지 4개월이 넘었는데도 이해가 안가서 헤메고 있습니다. gate 에 대해서 모르고 있었는데 낫놓고 기억자도 모르고 있었다는 생각이 듭니다. 이 강의 안 봤으면 어쩔 뻔 했나 가슴이 철렁합니다. 좋은 강의 감사드립니다!
강의 듣기 전에 일단 그랜절 한번 올리겠습니다
다시 1강부터... 올해 상반기에는 딥러닝123 반드시 완강하겠습니다. 감사합니다.
감사합니다 열심히 공부하겠습니다!!
좋은 영상 너무 감사드립니다 라이브러리만 끌어다쓰는게 아닌 근본적인걸 알려주셔서 큰 도움이 됐습니다!
교재의 저자인 사이토 고키씨의 철학이죠. ㅎㅎ
저도 지지자입니다.
@@SlowAI 아 그 책이군요 읽어봐야겠습니다 감사합니다ㅎㅎ 일본 대학 재학중인데 한국 대학 교수님들은 대부분 한경훈 교수님처럼 최신 트랜드에 대한 공부를 지속적으로 하시는건지 교수님께 배우는 학생들이 부럽습니다
일본어 잘하시겠네요. 부럽습니다.
www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8BDeep-Learning-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AE%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%A3%85-%E6%96%8E%E8%97%A4-%E5%BA%B7%E6%AF%85/dp/4873117585
아이구 정말 감사합니다. 친절하신 설명에 쏙쏙 이해가 되네요. 20여년 전 C언어 코딩한 기억을 가지고 취미로 인공지능 코드를 만들어보려고 도전하고 있는데, 머신러닝/딥러닝이 의외로 통계와 수학이 기반이 되는 분야인지라 일반인에게 원리까지 조근조근 이해시켜주는 분들이 드물더라구요. StatQuest에서 머신 러닝 원리 이해에서 큰 도움을 받고 그외 외국분들의 설명에 고개가 끄덕여지곤 했는데 한 교수님의 설명에 다중 퍼셉트론이 왜 등장했는지 무엇인지 그 개념을 이해하게 되어 기쁘네요. 명쾌하고 통쾌한 설명에 감탄을 금치 못하겠습니다. 파이썬 코드 설명도 너무나 자세하고 세세하게 설명하시니 다른 초보분들에게도 큰 도움이 될 듯하네요. C언어로 압축 및 이미지 처리 알고리즘을 공부할 때보다, 머신러닝 및 딥러딩을 공부하는 게 솔직히 더 어렵고, 영 다른 분야인 것처럼 느껴지네요. 그래도 배우는 재미가 쏠쏠하여 시간 가는 줄 모르고 있습니다. 건강하시고 건승하시길 빕니다..
과분한 칭찬 감사합니다 ^__^
영화 감독님이시군요.. 영광입니다.
@@SlowAI 아이구, 그냥 독립영화 조금 만들었습니다. 사실, SF소설을 쓰다가 너무 허구적인 것 같아 사실적인 면을 감안하기 위해 머신러닝을 공부해야겠다 싶었습니다. 영화 엑스마키나,가 참 인상깊었습니다. '의식'과 '사고'의 개념이 인간과 인공지능에게 서로 다르게 해석되겠지만 그 판단능력이 언젠가는 인간의 눈에 지능을 넘어 '자유의지'로 보일 날이 있겠지요. 살아생전 제 두뇌의 컴퓨터로의 마이그레이션은 곤란하겠지만 최대한 이해하고 추측과 상상으로나마 만끽해보려고 합니다. 올려놓으신 강좌 영상은 차근차근 살펴보겠습니다. 감사합니다.
와.. 덕분에 너무 쉽게 이해했습니다.
좋은 영상 감사합니다.
수원대학생분 깃헙블로그보다가 완전 좋은 강의를 찾았네요!! 감사히 시청하겠습니다
강의가 도움 되길 바랍니다.
깃헙블로그 링크 알려주실수 있나요?
@@SlowAI깃허블로그가 아니라 티스토리블로그였내요😅 inhovation97.tistory 여기입니다!
비전공자인데 딥러닝 관심있어서 공부중입니다. 모두를 위한 딥러닝 강의를 다 보고 여기도 와서 보고 있습니다. 내용도 많은만큼 알차게 강의해주시는 내용이 궁금한 부분을 풀어주시는 부분도 많아서 너무 좋습니다. 감사합니다~!
모두를 위한 딥러닝 다 보셨으면 딥러닝 전반에 대해 이미 잘 이해하고 계시겠네요.
밑바닥부터 시작하는 딥러닝은 프레임워크를 사용하지 않고 직접 구현하는 방식인데 이 접근방법이 마음에 드셨으면 합니다.
안녕하세요, 타대학교 휴학생입니다. 복학전에 미리 딥러닝을 배우고 싶어서 책을 샀는데 뒤로 갈수록 혼자하기 힘들더라고요. 양질의 강의 올려주셔서 정말 감사드립니다.
밑바닥부터 시작하는 딥러닝은 매우 훌륭한 책이지만 후반부에 생략이 많습니다.
그래서 뒷부분은 누구나 힘들듯 보입니다.
복학전에 내공 많이 쌓으세요~~
6.16 // 38:54
안녕하십니까 교수님! 타 대학 학생이지만, 이번에 관심을 갖고 AI관련 학과로 복수전공 -> 전과까지 생각을 하고있는 학생입니다.
혼자 책으로만 봐서 이해가 힘들었는데, 이런 친절한 강의 해주셔서 정말 감사드립니다.
혹시 딥러닝1 도서에서 5장까지만 강의를 하신 것 같은데,
6,7장의 경우엔 강의가 따로 존재하지 않는지 궁금합니다.
오늘부터 정주행 시작해서 2주안에 다 끝내보도록 하겠습니다. 감사합니다!
채널에서 재생목록 보시면 딥러닝 I,II,III가 있습니다.
딥러닝I은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5장까지고 딥러닝II가 6,7장입니다.
딥러닝III는 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2가 교재입니다.
영상 바로 밑에 더보기 클릭해보시면 강좌 홈페이지가 나옵니다.
추가코드, PPT, 연습문제, 연습문제 풀이를 다운받으실수 있습니다.
이걸 이제 발견했다니... 비전공자인데 공부할 자료 찾는게 힘들었는데 수원대 학생들 부럽네요. 저도 쫌만 일찍 발견했으면 ㅠㅠ
4:24
항상 이해가 잘 되도록 설명을 잘해주시는 유익한 강의 감사합니다! 그리고 퍼셉트론을 파이썬으로 구현할 때 마지막 부분에 for xs in [(0,0), (1,0) ...] 이런식으로 리스트 안에 튜플을 쓰셨는데, 튜플이 아니라 리스트였다고 하더라도 별 문제는 없는건지 궁금합니다.
네, 문제없습니다. ^_^
통상 입력값은 튜플로 처리합니다. xs는 입력값들의 결합입니다. 요소의 결합은 list로 나타냅니다. 둘은 메모리를 다르게 씁니다. 튜플이 더 단순하고 빠릅니다. 입력이라는 단순한 기능을 list로 하지 않는 이유는 낭비를 막기 위해서입니다.
김태경 교수님이 친절하게 답글을 달아 주셨네요.
수정합니다. list와 tuple은 차이가 단순하지 않네요.
itholic.github.io/python-list-tuple/
c10106.tistory.com/2664
@@bunktk !
교수님 안녕하세요 저는 수원대 음대나온 학생인데 음악데이터에 관심이 생겨서 교수님 강의까지 오게 되었네요 양질의 강의 감사합니다.
반갑습니다.
제 연구실이 음대 건물 근처에요.
예전에 점심은 항상 아마렌스홀에서 먹었지요.
딥러닝 III 후반부에 언어모델를 공부하는데요.
언어모델이 사람의 말 뿐 아니라 음악에도 적용이 됩니다.
@@SlowAI 안그래도 아직 딥러닝1 책만 봐서요 cnn 은 이미지 데이터 이길래 음악 관련 신경망은 어떤건지 내심 궁금했는데 언어모델이 적용이 되는군요!! 알려주셔서 감사합니다! 올려주신 강의끝까지 다 들어보겠습니다 😊
thank you!!
교수님 넘 멋져요~
근데 교수님 사모님 엄청 미인인거 아시죠^^
혹시 지금 집사람한테 협박당하는 중이신가요?
야 성능 좋다