전자책

융합 전공자가 알려주는, 인공지능 코드별 완벽 해설

노은수 튜터 (0)

클래스 요약

<목차>
Part 1. 이론
Chapter 1. 딥러닝에 필요한 심화 수학
Chapter 2. 인공지능

Part 2. PINN 코드별 분석

Part 3. 실행 경로 분석과 수학적 해석
Ⅰ. 실행 경로 분석
Ⅱ. 수학적 해석

1부: 번역본을 찾기 힘든 수학 전공 내용입니다.
2부: 코드별로 상세히 해설합니다.
3부: 클래스 입력값의 경로를 보여줍니다.

이런 분들이 들으면 좋아요.

"추천 대상"
1. 맹목적인 코드 카피로, 실직적인 공부가 되지 않는다고 생각하는 분.
2. github 이용하기 어려워하시는 분.
3. 오픈 소스를 찾아 이해해보고, 논문을 구현해 보고 싶은 분.
4. 아무 설명 없이 코드만 적어주는 인강에 질리신 분.
5. 번거롭게 코드별 문법을 찾기 싫은 분.
6. 공부 시간이 가장 많이 걸리는, "초보자~중급자" 구간을 스킵하고 싶으신 분.
7. 인공지능을 개념적으로만 알고, 코드 구현은 어려운 분.
8. 코드 문법은 잘 알지만, 인공지능 구동 원리는 잘 모르는 분.

--주의 사항--
파이썬 문법을 하나도 모르는 생 초보자 분들에게는 어려울 수 있습니다.

튜터님을 소개합니다.

노은수

전문적으로 인공지능을 배워보고자 하는 분들을 위해,

"융합 전공자가 알려주는,
PINN(물리 기반 인공신경망) 논문 코드 완벽 해설 및 구현"

전자책을 출간하게 되었습니다.

어떤 클래스 인가요?

<1부 세부 구성>
Chapter 1. 딥러닝에 필요한 심화 수학
Section 1. 대수 구조
Section 2. 선형성
Section 3. 다양한 ‘공간’
Section 4. 미분: 국소 선형화

Chapter 2. 인공지능
Ⅰ. 머신러닝
Ⅱ. 딥러닝
Ⅲ. 최적화 함수
Ⅳ. PINN

1부는 공리적 집합론부터 미분의 엄밀한 정의까지 제시합니다. 이를 통해 인공지능 입력 단위인, "텐서"의 개념을 이해합니다.

<2부 세부 구성>
Part 2. PINN 코드별 분석
Ⅰ. pinn 스크립트
Ⅱ. config_gpu 스크립트
Ⅲ. make_fig 스크립트
Ⅳ. params 스크립트
Ⅴ. plot_hist 스크립트
Ⅵ. prp_dat 스크립트
Ⅶ. main 스크립트

2부는 colab 링크로 전체 코드를 제공합니다. 이를 참고해, 전체 코드를 코드별로 "상세히" 설명합니다.

<3부 세부 구성>
Part 3. 실행 경로 분석과 수학적 해석
Ⅰ. 실행 경로 분석
Ⅱ. 수학적 해석

3부는 2부에서 제시한 내용과 전체 코드를 참고해, 입력값이 어떤 경로로 출력이 되는지를 설명합니다. 이를 통해, 코드 전체를 하나의 맥락으로 이해합니다. 또한, 딥러닝이 레이어 별로 어떻게 계산되는지, 입력 텐서값을 뜯어내 보여주고, 수학적으로 증명합니다.

클래스 유의사항

전자책으로 제공됩니다.

클래스는 이렇게 진행됩니다.

전자책으로 진행됩니다.

Part 1의 Chapter 1은 딥러닝에 필요한 전공 수학 지식을 담았습니다. 수학적 원리를 이해하고 싶은 분들이라면, Part 1을 꼼꼼히 읽어보시길 바랍니다. 만약, 코드 이해만을 원하는 분들은 Part 1의 Chapter 2와 Part 2, 3으로 가시면 됩니다.