AI_DEEP_DIVE

안녕하세요. 딥러닝에 관심이 많은 김인수라고 합니다! 패스트캠퍼스의 을 공부해 보려고 합니다. 공부를 하다보니 어느 한 곳에 정리가 되어 있지 않아 다시 한 번 공부하면서 이번 기회에 각 챕터의 순서대로 잘 정리해보겠습니다! 사전에 혁펜하임님께 연락을 드려 블로그에

✍ Ch01_03<벡터와 행렬>✍ Ch01_02<로그함수>✍ Ch01_03<벡터와 행렬>

✍Ch01_04 <전치와 내적> ✍Ch01_05<극한과 입실론-델타 논법> ✍Ch01_06<미분과 도함수> ✍Ch01_07<연쇄법칙> ✍Ch01_08<편미분과 그라디언트>

✍Ch01_09<테일러급수>✍Ch01_10<스칼라를 벡터로 미분>✍Ch01_11<왜 그라디언트는 항상 가파른 방향일까>✍Ch01_12<벡터를 벡터로 미분>✍Ch01_13<벡터를 벡터로 미분할 때에 연쇄법칙>✍Ch01_14<스칼라를 행렬로 미분하는 법>

✍Ch01_16<랜덤 변수와 확률 분포>✍Ch01_17<평균과 분산> ✍Ch01_18<균등 분포와 정규 분포> ✍Ch01_19<최대 우도 추정 (MLE)> ✍Ch01_20<최대 사후 확률 (MAP)>