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https://www.etoos.com/Lecture/LectureDetail.asp?LECTURE_ID=L68779 정승제 선생님 추천강좌!2025 중학수학특강www.etoos.com AI 의 모델을 이해하는데 있어서, 수학적인 지식이 기반되야함을 AI 강의를 들으면서 느끼게 됨.기억속에서 잊고 지냈던 수학 지식을 되살리기 위해, 중학교 수학부터 고등학교, 대학교 수학까지 강의를 통해 기억을 되살리고자 함.01. 소인수 분해, 약수, 배수01-01) 정수- 양의정수 (자연수), 0 음의 정수01-02) 소수- 1과 자기 자신으로만 나뉘어지는 수 (단 1 = 단위 수로 제외): 2, 3, 5, 7...01-03) 합성수- 소수와 소수의 곱으로 나타낼 수 있는 수: 4 = 2 X 201-04) 인수분해- ..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB  🚨[D-1] 4월 1일 00시 강의 가격 최대 13% 인상! | 패스트캠퍼스오늘 자정 이후 비싸집니다. 가격 인상 전 지금이 3월 마지막 기회! 지금 바로 시작하세요.fastcampus.co.krCh08-01 연속적인 데이터와 RNN- RNN (Recurrent Nerual Network) : 연속적인 데이터를 처리하기 위한 모델- 앞서서 사용한 출력 값과 현재 입력값을 사용하여 출력Ch08-02 RNN의 Backpropagatioin과 구조적 한계- 노드가 깊어질 수록 이전 값의 영향력이 작아지는 한계를 지님Ch08-03 RNN의 유형과 Seq2Seq- OneToMany, ManyToOne, M..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB  🚨[D-2] 4월 1일 00시 강의 가격 최대 13% 인상! | 패스트캠퍼스3월 31일 이후 비싸집니다. 가격 인상 전 지금이 3월 마지막 기회! 지금 바로 시작하세요.fastcampus.co.krCh07-01 CNN은 어떻게 인간의 사고방식을 흉내낼까.- CNN의 동기는 융통성을 가지는 AI로, 인간의 사고방식을 흉내내기 위한 장치를 가짐: 모든 데이터를 다 확인하지 않고, 적절한 신경 다발로 끊어내는 것: 위치에 따른 특징 (패턴)을 추출하는 것- C (Convolution) : 특정 노드의 connection을 끊은 상태로 노드를 만들고, 위치를 이동하면서 노드의 정보를 만듬: 노드를 이동할..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🚨[D-3] 4월 1일 00시 강의 가격 최대 13% 인상! | 패스트캠퍼스3월 31일 이후 비싸집니다. 가격 인상 전 지금이 3월 마지막 기회! 지금 바로 시작하세요.fastcampus.co.krCh06-01 Vanishing Gradient- DNN이 깊어질 수로 미분이 반복되면서, Gradient가 사라지는 이슈 : 주범은 sigmoid (최대 기울기가 1/4): 깊은 구조의 효과를 보기 어려워지고, underfitting (로스를 줄이지 못하는 현상) 문제가 발생하게 됨Ch06-02 Vanising Gradient 방지, ReLU-  ReLu(Rectfied Linear Unit)  : 액티..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🚨[D-4] 4월 1일 00시 강의 가격 최대 13% 인상! | 패스트캠퍼스3월 31일 이후 비싸집니다. 가격 인상 전 지금이 3월 마지막 기회! 지금 바로 시작하세요.fastcampus.co.krCh04-06 다중분류1- 시그모어를 사용하여 출력을 여러개로 분류한다고 가정했을 때ex) 0은 a 0.5는 b 1은 c 라고 할 경우 다음과 같은 이슈가 발생함: 불공평한 백프롭 => 차지하는 영역이 다를 수 있음: 1000가지, 10000가지 분류 등 분류가 많아질 수록 분류에 대한 값의 정이가 예민해짐: 중간 값에 따라 의도하지 않은 분류를 만들어 낼 수 있음- 출력노드의 개수를 늘랴서 시그모어로 출..

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🔥누적 수강 9백만 시간 돌파 기념 100% 페이백 (03.22 - 03.27) | 패스트캠퍼스단 6일 한정! 지금 수강 시작하면 수강료 100% 돌려드려요!fastcampus.co.krCh04-02 이진분류 1 (sigmoid를 이용한 이진분류)- 이미지 데이터 3 (rgb) × 100 × 100 를 입력 레이어로 넣는 경우- 출력층에 출력 값은 0과 1의 값 2가지 값을 사용 (sigmoid 임으로 출력이 부드럽게 됨)- 이 경우 weight (웨이트)는 입력데이터 개수만큼임으로 3만개 출력 노드는 1개 임으로 bias(민감도)는 1개 총 3만1개의 데이터가 사용됨- 이진 분류 문제의 로스를 구..

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.https://bit.ly/4hTSJNB 🔥누적 수강 9백만 시간 돌파 기념 100% 페이백 (03.22 - 03.27) | 패스트캠퍼스단 6일 한정! 지금 수강 시작하면 수강료 100% 돌려드려요!fastcampus.co.krCh02-06 Stomastic Gradient descent (SGD)- Gradient descent (경사하강법)의 단점을 보완하기 위해 랜덤하게 데이터를 하나씩 뽑아서 Loss를 계산: 뽑은 데이터를 제외한 데이터 중에서 다시 랜덤하게 데이터를 하나 뽑아서 Loss를 계산: 모든 데이터를 다 뽑으면 다시 처음부터 반복 (Epoch)- Gradient descent (경사하강법)보다 방향 설정이 빠르고, 로컬 ..