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모두 를 위한 딥 러닝 시즌 1 주제에 대한 동영상 보기
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프로그래밍 언어를 처음 접하는 분들을 위한 python 프로그래밍입니다. 거북이 그래픽을 이용해 재미를 더합니다. 홍콩과기대 신입생들을 대상으로 한 기본 프로그래밍 수업을 한글화 해서 요약정리했습니다.
코드와 슬라이드는 https://github.com/hunkim/PythonWithTurtle 에 올릴 예정입니다.
모두 를 위한 딥 러닝 시즌 1 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의 – GitHub Pages
시즌 RL – Deep Reinforcement Learning. 비디오 리스트 (천천이 업데이트 예정입니다. 시즌 1 먼저 들으신 다음 들으시면 좋습니다.) Lecture 1: 수업의 개요 비디오 …
Source: hunkim.github.io
Date Published: 1/4/2022
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모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 – 머신 러닝, 딥러닝 기초 강좌
1. 강좌 소개. 본 머신 러닝, 딥러닝 기초 강좌는 홍콩과학기술대학교의 김성훈 교수님의 ‘모두를 위한 딥러닝’ 시리즈의 첫번째 강좌입니다.
Source: www.shop2school.com
Date Published: 7/26/2021
View: 6105
모두를 위한 딥러닝 (시즌 1 by Sung Kim) 8강-10강 요약
모두를 위한 머신러닝/딥러닝 사이트 Lecture 8 Deep Neural Nets for Everyone 8강에서는 김성훈 교수님께서 Deep Neural Network에 대한 여러 가지 …
Source: min-ingful.tistory.com
Date Published: 2/18/2022
View: 8951
모두 를 위한 딥 러닝 시즌 1 | 딥러닝 한번에 끝내기 (텐서플로우 …
모두 를 위한 딥 러닝 시즌 1 | 딥러닝 한번에 끝내기 (텐서플로우, 케라스) Deep Learning Full Tutorial Course Using Tensorflow And Keras 상위 …
Source: you.dianhac.com.vn
Date Published: 8/8/2021
View: 246
[모두를 위한 딥러닝 강좌] 강좌 #1 – Machine Learning …
* 아래 링크의 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 에 따라 공부하고, 요약을 한 것입니다. 더 자세히 강의에 대한 설명을 듣고싶다면 아래의 링크를 이용 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 1/15/2022
View: 4084
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주제에 대한 기사 평가 모두 를 위한 딥 러닝 시즌 1
- Author: Sung Kim
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- Date Published: 2021. 3. 7.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=A7Zy0FMgwWc
모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의
모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의
모두를 위한 머신러닝과 딥러닝의 강의
알파고와 이세돌의 경기를 보면서 이제 머신 러닝이 인간이 잘 한다고 여겨진 직관과 의사 결정능력에서도 충분한 데이타가 있으면 어느정도 또는 우리보다 더 잘할수도 있다는 생각을 많이 하게 되었습니다. Andrew Ng 교수님이 말씀하신것 처럼 이런 시대에 머신 러닝을 잘 이해하고 잘 다룰수 있다면 그야말로 “Super Power”를 가지게 되는 것이 아닌가 생각합니다.
더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다.
수학이나 컴퓨터 공학적인 지식이 없이도 쉽게 볼수 있도록 만들려고 노력하였습니다.
시즌 RL – Deep Reinforcement Learning
시즌 NLP – Deep NLP
Lec 0: 수업의 개요 비디오 슬라이드
슬라이드 Bot lab1-1: API.ai의 개념 비디오
Bot lab1-2: API.ai 사용해보기 비디오
시즌 1 – 딥러닝의 기본 (TF 1.X lab 완료!) 비디오 리스트
[보너스] Deep Deep Network AWS 에서 GPU와 돌려보기 (powered by AWS) 실습 슬라이드 비디오 [보너스2] AWS에서 저렴하게 Spot Instance를 터미네이션 걱정없이 사용하기 (powered by AWS) 실습 슬라이드 비디오Acknowledgement
비디오 리스트 (천천이 업데이트 예정입니다. 시즌 1 먼저 들으신 다음 들으시면 좋습니다.)(TBA)
이 비디오는 저도 인터넷등을 통해 공부하면서 만든것이며 아래 자료를 많이 사용하였습니다.
의견주기
비디오나 강의에 대한 의견이 있으시면 아래로 이메일을 보내 주시면 됩니다. 홍콩과기대 김성훈 [email protected]
모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 – 머신 러닝, 딥러닝 기초 강좌 – 샵투스쿨
1. 강좌 소개
본 머신 러닝, 딥러닝 기초 강좌는 홍콩과학기술대학교의 김성훈 교수님의 ‘모두를 위한 딥러닝‘ 시리즈의 첫번째 강좌입니다.
알파고와 이세돌의 경기를 보면서 이제 머신 러닝이 인간이 잘 한다고 여겨진 직관과 의사 결정능력에서도 충분한 데이타가 있으면 어느정도 또는 우리보다 더 잘할수도 있다는 생각을 많이 하게 되었습니다. Andrew Ng 교수님이 말씀하신것 처럼 이런 시대에 머신 러닝을 잘 이해하고 잘 다룰수 있다면 그야말로 “Super Power”를 가지게 되는 것이 아닌가 생각합니다.
더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다. 이 머신러닝, 딥러닝 강좌는 수학이나 컴퓨터 공학적인 지식이 없이도 쉽게 볼수 있도록 만들려고 노력하였습니다.
2.강의 대상
인공지능 초기인 지금 과감하게 야망을 가지고 AI 분야의 대가가 되실 분
(지금 시작 하셔도 초기라서 얼마든지 유명해 질 수 있습니다.)
(지금 시작 하셔도 초기라서 얼마든지 유명해 질 수 있습니다.) 인공지능에 대해 관심이 있는 누구나
머닝러신, 딥러닝의 개념을 이해하고 싶으신분
머닝러신의 직접 구현해보고 싶으신 분
3.참고 자료
이 비디오는 저도 인터넷등을 통해 공부하면서 만든것이며 아래 자료를 많이 사용하였습니다.
4.교수님 소개
김성훈 교수님은 Hong Kong University of Science and Technology 에서 컴퓨터 공학쪽으로 연구를 하고 있습니다. 비디오나 강의에 대한 의견이 있으시면 아래로 이메일을 보내 주시면 됩니다. [email protected]
모두를 위한 딥러닝 (시즌 1 by Sung Kim) 8강-10강 요약
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Lecture 8 Deep Neural Nets for Everyone
8강에서는 김성훈 교수님께서 Deep Neural Network에 대한 여러 가지 재밌는 이야기로 강의를 시작합니다. 예를 들어 역사적으로 어떻게 딥러닝 기술이 발전해 왔는지. 지금은 매우 인기 있는 분야지만, 한 때는 논문을 내면 바로 Reject 당할 정도로 찬밥신세였던 학문이었다는 사실. 그리고 지금의 딥러닝이 존재하는 데에 중요한 역할을 했던 Hinton교수, CIFAR라는 연구소의 노고와 Backpropagation(역전파) 알고리즘의 발견 같은 사건들을 언급합니다. 그리고 현재 IT산업에서 활약하고 있는 알파고, 유튜브 자막 생성기, Netflix 추천 시스템, ImageNet 경진대회에서 우수한 성능을 나타낸 딥러닝의 중요성 대해 언급합니다.
Lecture 9-1 Neural Nets for XOR
하나의 로지스틱 회귀 유닛을 XOR문제를 해결할 수 없습니다.그러나 두 개의 층을 이용하면 해결할 수 있습니다. Forward Propagation은 입력값들을 입력층에 대입해서 웨이트를 곱하고 활성화 함수를 거치고 다시 또 다른 층의 웨이트를 거치고, 이렇게 반복적으로 입력값이 앞으로 전진하는 과정을 의미합니다. 아까 보셨다시피 층이 깊어지면 깊어질수록, 더욱 복잡한 문제를 해결할 수 있는데 층이 작으면 사람이 일일이 W값과 B값을 지정할 수 있지만 층이 깊어지면 사람이 감당할 수 없을 정도로 복잡해집니다. 이때 필요한 알고리즘이 Backpropagation(역전파) 알고리즘입니다.
Lecture 9-2 Backpropagation
역전파 알고리즘은 순 전파와는 반대로 진행됩니다. 가장 마지막 출력 노드부터 시작해서 이전 노드가 얼마나 영향을 주었는 지를 계산하고, 또 그 이전 노드는 그다음 노드에 얼마나 영향을 주었는지를 계산합니다. 이때 변수가 여러 개이기 때문에 편미분을 사용합니다. BackPropagation을 모두 실행시키고 나서 노드들을 의인화하면, 해당 노드가 최종 노드를 증가시키려고 하는지 감소시키려고 하는 지를 나타낸다고 바꾸어 표현할 수 있습니다. 또한 ChainRule을 사용하면 마지막 노드에 해당 노드가 얼마나 영향을 주는가를 한 번에 알 수 있습니다.
Lecture 10-1 ReLU: Better non-linearity (Rectified Linear Unit)
Neural Network에 층을 쌓는 효과를 내기 위해서는 비선형함수를 활성화 함수(Activation Function)를 층과 층 사이에 사용해야 합니다. 문제점이 한 가지 생길 수 있는데, Sigmoid를 계속 사용할 경우 0과 1 사이의 값이 계속해서 곱해지기 때문에 미분 값이 0에 가까워져서 애러가 아래층까지 전달이 안 되는 경우가 생깁니다. 이것을 전문용어로 Vanishing Gradient라고 하는데, 이 문제 때문에 20년간 Neural Network가 다시 한번 긴 겨울을 맞게 되었습니다. 제프리 힌튼 교수는 이 문제를 해결하면서 4가지 원인이 있었다고 발표하였는데 첫 번 째는 데이터셋이 너무 적었고, 두 번째는 컴퓨터가 너무 느렸고, 세 번 째는 초기값을 잘못 지정했고, 마지막 네 번 째는 잘못된 활성화 함수를 사용했다는 점입니다. Relu라는 활성화 함수가 시그모이드의 대안이 되었고 값이 0보다 작을 경우에는 값이 0이 되기 때문에 연산도 빠르고 안정적인 결과가 출력되었습니다.
Lec 10-2 Initialize weights in a smart way
초기값을 주는 방법 중에 Restricted Voltman Machine이라는 방법이 있습니다. 앞에서부터 임의의 값을 넣고 원하는 출력이 나오게 끔 하는 가중치를 선택하고, 이 방법을 출력 노드가 있는 곳까지 반복하여 진행함으로써 초깃값을 지정하는 원리입니다. 하지만 방법이 복잡하고 연산이 많아서 최근에는 Xaiver라는 방법을 사용합니다. 초깃값을 설정하는 문제는 아직까지 활발하게 연구가 되고 있는 분야라고 합니다.
Lec10-3 NN drop-out and Model ensemble
Overfitting은 모델이 학습 데이터를 기억해버려서 실제 데이터에서는 좋은 결과를 출력하지 못하는 안 좋은 상황입니다. 강의에서는 시험 범위에 있는 공부 내용을 이해하지 못하고 단순 외우기만 하면 새로운 문제가 나왔을 때 해결하지 못하는 상황에 비유했습니다. 강좌에서는 Overfitting에 대한 설루션을 3가지 소개하였는데, 첫째로 더 많은 데이터를 학습시키거나, 둘째 특징의 수를 줄이거나, 마지막 셋째로 정규화(Regularization)하는 방법입니다. 큰 수가 들어올 경우 모델이 망쳐질 수 있기 때문에 일정한 구간으로 수를 매핑하거나 Cost함수에 웨이트를 제곱한 값을 더해줌으로써 W가 큰 노드를 덜 확장하는 방향으로 학습을 진행합니다. Dropout은 학습을 진행할 때 한 번의 Learning 마다 랜덤적으로 노드 선택해 삭제하여 학습하고 나중에 테스트할 때는 다시 노드를 복원시키는 방법입니다.
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모두 를 위한 딥 러닝 시즌 1 | 딥러닝 한번에 끝내기 (텐서플로우, 케라스) Deep Learning Full Tutorial Course Using Tensorflow And Keras 상위 201개 베스트 답변
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[모두를 위한 딥러닝 강좌] 강좌 #1 – Machine Learning, TensorFlow 기초
* 아래 링크의 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 에 따라 공부하고, 요약을 한 것입니다.
더 자세히 강의에 대한 설명을 듣고싶다면 아래의 링크를 이용해주세요.
[모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1] https://www.youtube.com/watch?v=BS6O0zOGX4E&index=1&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm
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