서울대학교 빅데이터 지식정보플랫폼
전체 메뉴
AI 검색
최근 확인한 콘텐츠
1건 더보기
loading...
전선
심층신경망의 수학적 기초
개설대학 개설학과
자연과학대학
수리과학부
교과 구분
학사
최근 개설 학기
2026-2학기
강의계획서
다운로드
권장 선수과목
주제
강의 소개
심층신경망은 현대의 인공지능 혁신의 중심이며 공학, 과학, 그리고 응용수학 전반에 폭 넓게 활용되고 있다. 이 과목은 심층신경망의 수학적 기반이론을 배운다. 최적화의 기초, stochastic gradient descent의 수렴 정리, 재생핵 힐베르트 공간, multilayer perceptron, 자동 미분법, 콘볼류션 신경망, 잔차 네트워크, regularization, 데이터 증강, universal approximation theorem, 생성모델을 다룬다.
강의 연관 네트워크
서울대 학생들이 특정 과목을 수강하기 전과 후에 어떤 과목을 수강했는지를 시각적으로 탐색할 수 있는 기능입니다.
연관 콘텐츠
LikeSNU에서 의미기반으로 분석하여 연관된 자료를 추천해드립니다.
-
심층 학습
-
심층 학습
-
파이토치 1.X로 시작하는 딥러닝 : 파이썬을 사용한 딥러닝 기법 및 최신 신경망 아키텍처 구현
-
GAN 인 액션 : 텐서플로 2.x와 케라스로 구축하는 생성적 적대 신경망
-
신경망과 심층학습 : 뉴럴 네트워크와 딥러닝 교과서
-
케라스로 구현하는 딥러닝과 강화학습 : 신경망 기초부터 CNN, RNN, GAN, 단어 임베딩, 강화학습 배우기
-
신경망 기반 머신러닝 실전 프로그래밍 =
-
기계는 왜 학습하는가 : AI를 움직이는 우아한 수학
-
Handbook of discrete and combinatorial mathematics
-
그래프 신경망 입문
-
그래프 신경망 입문
-
(처음 만나는) 인공지능 =
-
친절한 딥러닝 수학 : 인공 신경망 이해를 위한 기초 수학
-
(R로 배우는) 딥러닝 =
-
텐서플로로 배우는 딥러닝
-
(딥러닝을 위한) 인공 신경망 =
-
(MATLAB을 이용한)지능정보시스템
-
자바를 활용한 딥러닝 : 딥러닝 입문부터 DL4J를 이용한 신경망 구현과 스파크·하둡 연동까지
-
(누구나 쉽게 배우는) 딥러닝 스타트
-
딥러닝 제대로 이해하기
이전
다음
이전
다음
이 강의를 담은 컬렉션
이전
다음