NAVER_BoostCourse

1.1) 인공지능(AI) 기초 다지기

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첫 강의라 그런지 대체로 전공자라면 이해하기 어려운 내용은 아니었습니다.Python의 내장 함수들, pandas, numpy, tensorflow 등의 예제 코드와경사하강법, 확률과 통계에 관한 내용들이 포함되어 있었네요.개인적으로 적어두고 싶은 까먹기 쉽고 복습하고

2022년 12월 30일

2.2) 딥러닝 기초 다지기

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2-2 Gradient Descent MethodsGradient Descent MethodsStochastic Gradient Descent하나의 샘플을 계속해서 업데이트하는 방법Mini-batch Gradient Descent배치사이즈 단위로 업데이트 (가장 많이

2023년 1월 3일

3.2) 딥러닝 기초 다지기 (2)

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https://www.boostcourse.org/ai111/joinLectures/316854전번 정리가 너무 길어져서 여기에 이어서 정리...RNN4-1 Sequential Models

2023년 1월 4일

4.3) 인공지능을 위한 선형대수

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https://www.boostcourse.org/ai251/joinLectures/195088

2023년 1월 5일

5.3) 인공지능을 위한 선형대수(2)

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https://www.boostcourse.org/ai251/joinLectures/195088Eigenvector(고유벡터), Eigenvalue(고유값) 여기서 람다는 A의 고유값Null space, 영공간Nul A : Ax = 0을 만드는 x, = Row

2023년 1월 8일