# AI_DEEP_DIVE
Ch01. 딥러닝을 위한 필수 기초수학(4)
✍Ch01_16 ✍Ch01_17 ✅분산을 제곱하는 이유와, 표준편차가 필요한 이유 분산을 제곱하는 이유는 편차가 큰것을 더 잘 구별하기 위해서이고, 표준편차가 필요한 이유는 단위를 원래 단위대로 되돌려 주기 위함이다. 
Ch01. 딥러닝을 위한 필수 기초수학(3)
✍Ch01_09 ✅테일러 급수가 만들어진 이유, 그래프를 통한 이해 초월함수보다는 다항함수가 다루기 쉽다, 자주 접해왔을 뿐더러 다항함수는 전구간에서 미분도 가능하고 미분도 간단하니까! 그래서 초월함수를 다항함수로 바꿔주는 것이 테일러 급수이다. 테일러 급수가 만들어지는 과정은 코사인 그래프를 통해서 조금 쉽게 생각해볼 수 있다. 형광펜 칠한 부분을 보면 서로 서로 부호가 바뀌며 영향을 주면서 결국에는 무한대로 갔을 때 코사인 함수의 형태를 띄게 된다. ✅테일러 급수와 매크로니 급수의 차이 테일러 급수는 a점이라는 위치를 잡아줄 수 있지만 매크로니 급수는 0을 기준으로 만들어진 놈이다. 
AI DEEP DIVE 전체 후기
혁펜하임님의 AI DEEP DIVE 강의를 수강하며 느낀 점들, 장단점과 타 강의와의 차이점을 적어보려고 합니다. 어떤 포지션에 있는가? 딥러닝 / 머신러닝을 처음 공부한다고 할 때 좋은 자료들은 굉장히 많습니다. PRML, 밑바닥으로부터 시작하는 딥러닝, 핸즈온 머신러닝 등 좋은 책 자료들부터, Coursera 등에서 수강할 수 있는 미국 유명 대학의 학부 강의도 참고해볼 수 있습니다. 책의 경우, 전체적인 내용의 완성도가 높다는 장점이 있는 반면 혼자 독파해나가기는 쉽지 않습니다. 강의 같은 경우는 내용을 풀어 설명하는 것을 들을 수 있어 접근성이 높지만, 내용을 얕게 다루거나 또는 금방 금방 넘어가서 완강을 하더라도 시간이 지나면 기억에서 휘발되는 경우가 다반수라고 생각합니다. 제 생각에 혁펜하임님의 AI DEEP DIVE 강의는 기존 책의 장점과 강의의 장점을 둘 다 살린 강의라고 생각합니다. 나아가 입문자 뿐만 아
AI DEEP DIVE Chapter 7. Batch Normalization 정리
혁펜하임의 AI DEEP DIVE Chapter 7. Batch Normalization 해당하는 내용을 듣고 새롭게 배운 내용들을 정리해보겠습니다. Note: 정리를 위해 혁펜하임님의 강의 자료를 일부 첨부했습니다. 완벽하게 해결되지 않은 Vanishing Gradient 문제 ReLU는 0 이상의 구간에서 identity 함수를 사용하여 기존 Sigmoid 함수로 인한 Vanishing gradient 문제를 해결합니다. 하지만, 만약 데이터가 모두 ReLU의 0 이하 구간에 찍힌다면, 아예 그래디언트가 0으로 계산되며 극단적인 Vanishing gradient 현상이 나타날 수 있습니다. 데이터가 모두 ReLU의 0 이상 구
AI DEEP DIVE Chapter 3. 가중치 초기화 기법 정리
혁펜하임의 AI DEEP DIVE Chapter 3. 가중치 초기화 기법에 해당하는 내용을 듣고 새롭게 배운 내용들을 정리해보겠습니다. 어떻게 들어야 하는가? 정리에 앞서, 제가 생각하기에 본 강의를 100% 활용하는 공부 방식을 추천해보겠습니다. (1) 새로운 개념이 나온다. (2) 설명을 듣는다. (3) 정지하고 질문들을 생각해본다. (4) 강의를 들으며 질문들에 대한 답을 찾아본다. 딥러닝 / 머신러닝 분야는 인터넷 상에 공부해볼 자료가 바다처럼 넘쳐나지만 오히려 그렇기 때문에 제대로 소화하기가 어렵고, 안다고 착각하는 때가 많은 것 같습니다. 자주 봐서 안다고 착각하는 것인지, 정말 제대로 알고 있는지 파악하는 게 중요한 것 같습니다. 혁펜하임님도 강의 OT에서 파고들며 꼬치꼬치 물어보는 성격이 있다고 하셨는데, 저도 시간이 걸리더라도 이런 태도를 유지하며 강의를 듣고자 노력했습니다. 가중치 초기화 기법 정리
CH1 딥러닝을 위한 기초 수학_02.전치와 내적, 극한, 미분, 도함수
안녕하세요 양콩공입니다! 오늘은 나중에 정말 중요한 전치와 내적, 극한, 미분, 도함수에 대한 강의 내용을 정리하겠습니다! 강의 주소입니다. click! > [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다. 1. 전치와 내적 먼저, 전치입니다! 전치는 정말 두고두고 곱하기처럼 자주 나오는 연산입니다! 전치는 처음 봤을 때 저도 블로그 막 찾아보고 너무 어려웠는데.. 강의자료에 제가 노란 형광펜 칠한 부분 보시면 종결될 것입니다. 대각선
CH1 딥러닝을 위한 기초 수학_01.함수, 벡터, 행렬
안녕하세요 양콩공입니다 !! 전 포스팅에서 언급했던 것처럼 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 강의의 내용을 정리하는 포스팅을 시작해보려합니다! 오늘은 기초이자 중요한 함수, 벡터, 행렬에 대해 강의를 들은 내용과 새롭게 알게 되고 느낀 점에 대해 언급하겠습니다! 제가 필기한 강의자료와 함께 올리려고 합니다! 아직 아이패드에 익숙하지 않아서 악필이지만 이해해 주세요 ,,, 😢 강의 주소입니다. click! > 본 게시글은 패스트 캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다. 1. 함수 함수는 x라는 값이 입력되면, f라는 처리를 해서 f(x) 혹은 y를 뱉어내는 흐름입니다. 강사님은 박스 그림으로 함수
인공신경망, 그 한계는 어디까지인가 ?
본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다. AI DEEP DIVE Chapter 6 "인공신경망, 그 한계는 어디까지인가 ?"를 보고 정리한 글이다. Universal Approximation Theorem 인공신경망의 한계는 없다라는 것을 보여주는 이론이다. 입력과 출력의 관계를 담당하는 '함수의 형태'를 만드는 것이 곧 '학습한다'라는 것이며, 인공신경망의 한계가 없다라는 것은, 이 입력과 출력이 어떤 관계일지라도 그것을 나타내는 함수를 만들 수 있다는 것을 의미한다. 입력과 출력은 숫자이기 때문에 어떤 패턴이라도 대응 가능하다 MLP는 $$f2(f1(xW1 + b1)W2 + b2)$$ ... 의 반복이라고 배웠는데,
[혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 후기
안녕하세요 양콩공입니다 !!!!!!!! 인사를 드린 포스팅은 처음인 것 같아요😊 저는 작년에 빅데이터 개발자 과정 국비를 수강하면서 마지막에 추천 시스템 딥러닝 공모전에 참여하게 되었습니다! 🤞 그때 딥러닝 관련 기초 개념들에 대해 국비 교육으로 이해하기에는 한계가 있어서 '혁펜하임'님의 유튜브 강의가 큰 힘이 되었습니다! 그런데 이번에 패스트 캠퍼스에서 딥러닝을 주제로 강의를 찍으셔서 체험단에 참여하게 되어 강의 후기에 대해 자세하게 풀어보고자 합니다 ㅎㅎ 아직 velog 포스팅에는 어색하지만 최선을 다하겠습니다 .. ! > 본 게시글은 패스트 캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다. 
[AIDEEPDIVE] 머신러닝의 분류 & 지도 학습과 비지도 학습
💡본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다 > 💡강의 링크 : https://bit.ly/3GV73FN 머신러닝의 분류 머신러닝을 4가지로 분류할 수 있다 지도 학습 비지도 학습 자기지도 학습 강화 학습 지도 학습 딥러닝이 있는 지도 학습이 있고 아닌 지도 학습이 있다. 정답(label)을 알고 있다. 예시 회귀 (regression)
[AIDEEPDIVE] AI vs ML vs DL (Rule-based vs Data-based)
💡본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다 > 💡강의 링크 : https://bit.ly/3GV73FN 이 글에서는 흔히 혼동하기 쉬운 AI, ML, DL의 차이점을 살펴보려고 합니다. 처음 공부를 시작하실 때, 혼동하기 쉬운 개념인데요. 큰 맥락을 알고 공부에 임하시면 머릿 속에 정리가 더 잘되실거라고 생각합니다. 강의에서 강의 pdf를 제공하는데 강의 pdf를 활용하여 작성을 하려고 합니다. AI vs ML vs DL AI 큰 범주 안에 Machine Learning이 들어가고 Deep Learning이 들어갑니다. Machine Learning과 Deep Le
왜 현재 AI가 가장 핫할까 ?
본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다. AI DEEP DIVE Chapter2 "왜 현재 AI가 가장 핫할까 ?" 를 듣고 정리한 글이다. AI vs ML vs DL AI란 인간의 지능을 인공적으로 만든 것이다. 지능 == 지적 능력, 특정 사진이 주어졌을 때, 해당 사진을 판별하는 능력 등 How ? 인간의 사고 방식을 흉내내기 (딥러닝의 핵심) Rule-based vs Data-based AI, ML, DL의 관계는 아래 그림 처럼 나타낼 수 있다. 1. 규칙 기반 알고리즘 알고리즘을 작성하는 사용자가 "규칙"을 작성하는 것 ! 작성되지 않은 규칙이 보이는 data는 분석할 수 없다는
혁펜하임의 AI Deep DIVE Course
💡본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다 > 💡강의 링크 : https://bit.ly/3GV73FN 안녕하세요. 이 글은 혁펜하임 강사님과 강사님이 이번에 오픈하신 AIDEEPDIVE Course에 대해 소개해드리고자 합니다. 저는 인공지능과 딥러닝을 공부하면서 카카오톡 오픈채팅방을 활용하는데요. 거기서 혁펜하임님이 계셨고, 누구신지는 자세히 몰랐지만, 질문에 대한 답을 해주시는 것을 볼 때, 알기 어렵고 추상적인 지식을 되게 알기 쉽게 풀어서 설명해주시는 것에 되게 인상적인 느낌을 받았습니다. 모르는 것이 생겼을 때, 구글링이나 유튜브, 혹은 인터넷 강의를 수강해서 해결하는 방법이 있습니다. 훌륭하신 분들이 설명해주신 많은 소스들이 있는데요. 저는 혁펜하임님이 그 중 하나라고 자신합니다. 왜냐하면 혼
Ch01. 딥러닝을 위한 필수 기초수학 (2)
✍Ch01_04 ✅전치의 뜻 기존의 행렬에서 행과 열을 바꾸는 것이다. ✅ 적용 강의에서는 변수로만 식을 알려주셔서 강사님을 못믿는 것은 아니지만 정말 전치를 취했을 때의 식이 변환되는지 숫자를 통해 확인해보았습니다! ✅ 내적은 행렬의 곱셈과 다르다 처음에 강의를 들으면서 뭐지 뭐지 했던 부분이였다. 내적을 행렬의 곱셈과 착각하면서
AI DEEP DIVE !
본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다. 이번에 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동에 참여하게 되면서 블로그를 작성해야하는데, 왜 이 강의를 선택했는지랑 어떤 내용들을 다루고 있는지에 대해 적어보려고한다. 🤔 왜 "혁펜하임"의 AI DEEP DIVE ? 인공지능 연구실에서 약 1년 반동안 학부연구생 생활을 하다가 잠시 다른 길로 틀었는데, 돌고 돌아 다시 인공지능 개발자로 일하고 있었는데, 기초 지식 공부를 한지 꽤 되어서 그런지 중간 중간 지식에 구멍이 나있는 느낌을 느끼고 있었다. 그래서 옛날에 강화학습 공부할때 도움이 많이 되었던 혁펜하임 유튜브를 구독하고 영상을 통해 공부하던 도중, AI Deep Di
Ch01. 딥러닝을 위한 필수 기초수학(1)
✍Ch01_01 ✅ 한 개 또는 두 개의 입력에서 한 개 또는 두 개가 출력되는 함수 어릴적 배웠던 것을 생각해보면 입력을 집어넣으면 어떤 상자를 통해서 값이 나온다가 함수였다. 또 원래 함수는 하나의 값을 집어넣으면 하나의 값만 나오는게 함수라고 배웠는데 하나의 값을 집어넣었을 때 두 개의 값이 나오는게 가능한가?라는 의문이 생겼는데 이는 벡터로 묶어 하나의 값으로 보면된다는 것이 생소했지만 이해를 못할 정도는 아니였다. ✍ Ch01_02 ✅로그함수의 그래프 로그의 밑이 1보다 클때 진
혁펜하임의 AI DEEP DIVE(ONLINE.) 시작하기
안녕하세요. 딥러닝에 관심이 많은 김인수라고 합니다! 패스트캠퍼스의 을 공부해 보려고 합니다. 공부를 하다보니 어느 한 곳에 정리가 되어 있지 않아 용어도 헷갈리고 개념이 파편화되어 있어 다시 한 번 공부하면서 이번 기회에 각 챕터의 순서대로 잘 정리해보려고합니다. 혁펜하임님의 강의를 수강하는 이유는 이미 사전에 청주대 40시간 특강에서 강의를 들었는데 정말 이해가 잘되게 설명을 해주시고 실습도 좋았어서입니다. 강의에서 설명해주신 부분을 패드에 정리해서 사진을 첨부하고 거기서 또 포인트가 되는 내용은 글로 추가해서 쓰려고 합니다. 실습강의 부분은 코드를 써놓겠습니다. 사전에 혁펜하임님께 연락을 드려 블로그에 공부한 내용을 정리해서 올려도 된다는 허락을 받았습니다. 다시 한번 혁펜하임님께 감사드립니다.