딥러닝 수학 강의 영상 자료집 (모두의 연구소)
Source
Evernote/Inbox/Deeplearning 에 대한 수학 강의.md
Summary
이 문서는 모두의 연구소 이찬우 연구원이 제작한 딥러닝 관련 한국어 교육 영상 목록을 공유한 글입니다. 선형회귀, 로지스틱 회귀, 신경망 역전파, RNN(LSTM), CNN 등 딥러닝의 핵심 수학적 이론과 알고리즘을 단계별로 설명하는 19 개의 유튜브 링크를 포함하고 있습니다. 원문 저자는 이 자료들이 영어 자료나 복잡한 이론 대신 직관적인 이해를 돕기 위한 기초 학습 자료로 유용할 것이라고 평가했습니다.
Key Points
- 모두의 연구소 이찬우 연구원의 딥러닝 수학/이론 강의 영상 링크 모음
- 주요 주제: 선형/로지스틱 회귀, Gradient Descent, 신경망 표현 및 역전파, RNN/LSTM, CNN
- 2016 년 기준 개발자를 위한 딥러닝 기초 이론 학습용 자료로 소개됨
- 실제 적용 (Caffe 등) 과 병행하여 직관과 통찰력을 기르는 것을 목적으로 함