[Easy! 딥러닝] 2-4강. 경사 하강법 (Gradient Descent) | step by step 으로 차근차근 알아보기

[@hyukppen]

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📖 이 책의 특별한 점
✅ 유튜브에 공개된 내용 + CNN + RNN + Attention까지 완벽 정리
✅ LEVEL 2 강의 의 CNN 파트 수록 (챕터 7)
✅ LEVEL 2 강의 의 RNN~Attention 파트 수록 (챕터 8)
✅ 수학이 걱정되시는 분들을 위한 수록
✅ 완벽한 이해를 돕는, 무려 282개의 삽화
✅ 수십 번의 정제를 거친, 총 351페이지를 꽉 채운 내용
🎯 이런 분들께 추천드립니다!
✅ 인공지능에 관심 있는 대학생
✅ AI 연구를 하고 있거나 준비 중인 대학원생
✅ AI를 활용하는 현업 개발자
✅ 본인의 분야에 딥러닝을 접목하고 싶은 분
✅ AI 업계로 이직을 준비하시는 분
✅ 딥러닝 강의를 준비하시는 교수님
👉 한마디로, 딥러닝 기초 이론을 완벽하게 다지고 싶은 분!
💡 왜 이 책을 봐야 하나요?
이 책에는 3년의 세월이 담겨있습니다.
수많은 강의 경험을 통해 다듬고 정제한 내용을 녹여냈습니다.
(박사학위논문 쓰는 것보다도 힘들었어요.. 😭)
그만큼 온 정성을 다했고 정말 자신 있게 추천드립니다!
단순한 개념 설명을 넘어, 보다 깊은 이해를 돕는 책을 만들고자 했습니다.
그래서 하나의 주제에 대해 굉장히 디테일하게 파고들며
✅ 용어의 유래
✅ 동작 방식 및 원리
✅ 꼼꼼한 수식 전개
✅ 직관적 이해를 돕는 참신한 실험 결과들
✅ 개념 간의 연결성과 깔끔한 요약 정리
✅ "왜 이 개념을 알아야 하는지?"에 대한 설명까지
차근차근 제시합니다.
🎨 완성도에 대한 고집
내용도 내용이지만, 디자인에도 공을 많이 들였습니다.
☝ 282개의 삽화 하나하나 수차례 수정을 거쳐 완성도를 높였습니다.
✌ 표지부터 내지까지, 보기만 해도 소장하고 싶게끔 만들었습니다.
저조차도 "갖고 싶다"는 생각이 들게 하는 책입니다. ㅎㅎ
그만큼 핵심 내용을 보기 좋게 잘 정리했다고 자부합니다!
서점에 갔는데 이 책이 보이면 꼭 한번 펼쳐봐 주세요.
제가 자신 있게 추천드리는 이유를 직접 확인하실 수 있을 겁니다!

[@hyukppen]

🔥 혁펜하임과 딥러닝 마스터하기!
LEVEL 1 - Easy! 딥러닝
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[@minseongKim]

영상 잘 보고 있습니다. 다른 강의들도 거의 다 보고 있습니다! 궁금한게 있는데 알려주신 스칼라를 벡터로 미분하는 방법에 대한 (정식? 학문적인?) 명칭이 있을까요?

[@hyukppen]

스칼라를 벡터로 미분하는 것을 포함해서 좀 더 넓은 개념으로 "Matrix Calculus"라고 하는 듯 합니다.
en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus

[@minseongKim]

@@hyukppen 아 네 감사합니다. 저는 그 변화량 구해서 하는 테크닉(?)의 이름이 따로 있나해서요 ㅎㅎ 댓글 감사합니다!

[@hyukppen]

@@minseongKim 아아 그건 그냥 미분의 정의를 이용한 것입니다 ㅎㅎ

[@trulyheo2506]

썸네일이 요약이네요 ㅋㅋㅋ

[@asd-uv2it]

안녕하세요 너무 재밌게 설명해주셔서 잘 보고 있습니다
혹시 사용하시는 그림그리는 툴 이름 알 수 있을까요?? 감사합니다

[@hyukppen]

@@asd-uv2it 썸네일 그림 말씀이신가요?

[@qwe-c1z]

2024-07-30 화

[@danny04278]

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