유니스터디 - 믿고 보는 프리미엄 대학인강

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강좌 정보
강좌 범위	1 제 1강 미분과 최적화가 인공지능 학습에 있어 왜 중요한지 알아봅니다. 미분의 기초 이론부터 학습합니다. 미분학이 어려우시다면 1강은 필수! 2 제 2강 Gradient Descent에 대하여 학습합니다. 미분과 최적화 강좌에서 가장 비중이 높은 단원입니다. Optimization의 종류 및 다양한 기법에 대하여 알아봅니다. 3 제 3강 Convex Optimization에 대하여 알아봅니다.
강좌 특징
수강 대상	✅ 인공지능에 관심이 많은 분 ✅ AI 심화 학습을 희망하는 대학생 ✅ 인공지능 분야 커리어 쌓기를 희망하는 직장인 ✅ 미분학 이해를 높이고 싶은 분
참고사항

교재 정보
	교재가 필요없는 강의로, 강의자료 첨부파일 제공

강의 목차
차시	강의명	강의영상	강의시간
1강	강의개요	맛보기	12분
2강	[Chapter1] 미분 들어가며	맛보기	17분
3강	[Chapter1] 미분가능성		19분
4강	[Chapter1] 함수의 미분 - 도함수 법칙		31분
5강	[Chapter1] Chain Rule		13분
6강	[Chapter1] 미분과 최적화		12분
7강	[Chapter1] 고차 미분 / 다변수 함수의 미분		10분
8강	[Chapter1] Gradient Descent 알아보기		14분
9강	[Chapter1] Jacobians		9분
10강	[Chapter1] Hessians		13분
11강	[Chapter1] 미분 예제		12분
12강	[Chapter1] 딥러닝에서의 chain rule		11분
13강	[Chapter1] 테일러 급수		11분
14강	[Chapter2] 최적화 들어가며		17분
15강	[Chapter2] Gradient Descent		21분
16강	[Chapter2] Gradient Descent - step size part 1		11분
17강	[Chapter2] Gradient Descent - step size part 2		18분
18강	[Chapter2] Descent Direction		27분
19강	[Chapter2] Constrained Optimization		6분
20강	[Chapter2] Log Barrier Method		17분
21강	[Chapter2] Squared Penalty Method		5분
22강	[Chapter2] 라그랑주 승수법		24분
23강	[Chapter3] Convex Optimization		19분

수강후기 리스트
과목	내용	작성자
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