본문 영역으로 바로가기
PNUk:
LD_C01
딥러닝을 위한 선형대수학
분류 탐색
인문
자연
사회
의약
예체능
공학
융ㆍ복합
블루 리본
4차 산업혁명
AI 인공지능
전체 강좌 보기 +
언어 선택
English
한국어 (대한민국)
분류 탐색
인문
자연
사회
의약
예체능
공학
융ㆍ복합
블루 리본
4차 산업혁명
AI 인공지능
전체 강좌 보기 +
닫기
로그인
회원가입
Kor
Eng
로그인
K-MOOC 소개
K-MOOC란?
추진체계
참여기관
강좌찾기
분야별 강좌
묶음강좌
학점은행과정
커뮤니티
공지사항
뉴스
자료실
FAQ
K-MOOC에 바라는점
K-MOOC 소개
K-MOOC란?
추진체계
참여기관
강좌찾기
분야별 강좌
묶음강좌
학점은행과정
커뮤니티
공지사항
뉴스
자료실
FAQ
K-MOOC에 바라는점
TOP
경고:
현재 사용중인 브라우저는 지원하지 않습니다.
Chrome
나
Firefox
를 사용하는 것을 권장합니다.
본 강좌 학습을 위해서는
로그인
을 하시거나
회원가입
을 해주세요.
강좌
강의 영상
, current location
딥러닝을 위한 선형대수학
모두 펼치기
[WEEK1] 1. Learning from Data I
1.1 The Construction of Deep Neural Networks
The Construction of Deep Neural Networks
시청
1.2 Convolutional Neural Nets
Convolutional Neural Nets
시청
[WEEK2] 1. Learning from Data II
1.3 Backpropagation and the Chain Rule
Backpropagation and the Chain Rule
시청
1.4 Hyperparameters: The Fateful Decisions
Hyperparameters: The Fateful Decisions
시청
1.5 The World of Machine Learning
The World of Machine Learning
시청
[WEEK3] Highlights of Linear Algebra I
2.1 Multiplication Ax Using Columns of A
Multiplication Ax Using Columns of A
시청
2.2 Matrix-Matrix Multiplication AB
Matrix-Matrix Multiplication AB
시청
2.3 The Four Fundamental Subspaces
The Four Fundamental Subspaces
시청
2.4 Elimination and A=LU
Elimination and A=LU
시청
[WEEK4] Highlights of Linear Algebra II
2.5 Orthogonal Matrices and Subspaces
Orthogonal Matrices and Subspaces
시청
2.6 Eigenvalues an Eigenvectors
Eigenvalues an Eigenvectors
시청
2.7 Symmetric Positive Definite Matrices
Symmetric Positive Definite Matrices
시청
[WEEK5] Highlights of Linear Algebra III
2.8 Singular Values and Singular Vectors in the SVD
Singular Values and Singular Vectors in the SVD
시청
2.9 Principal Components and the Best Low Rank Matrix
Principal Components and the Best Low Rank Matrix
시청
2.10 Rayleigh Quotients and Generalized Eigenvalues
Rayleigh Quotients and Generalized Eigenvalues
시청
2.11 Norms of Vectors and Functions and Matrices
Norms of Vectors and Functions and Matrices
시청
[WEEK6] Highlights of Linear Algebra IV, Computations with Large Matrices, Low Rank and Compressed Sensing
2. 12 Factoring Matrices and Tensors: Positive and Sparse
Factoring Matrices and Tensors: Positive and Sparse
시청
3 Computations with Large Matrices
Computations with Large Matrices
시청
4 Low Rank and Compressed Sensing I
Low Rank and Compressed Sensing I
시청
4 Low Rank and Compressed Sensing II
Low Rank and Compressed Sensing II
시청