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신경망에서의 활성함수와 손실함수 | 은닉층에서의 활성함수 | 출력층에서의 활성함수 | 네트워크의 손실함수 | PART2.딥러닝 |
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DNN(Deep Neural Network)의 설계 | 신경망의 설계 및 학습 절차 | 신경망의 행렬식 표현 | PART2.딥러닝 |
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활성함수의 필요성과 오류역전파 | 계단함수의 한계와 시그모이드 함수 | 역전파 알고리즘 | PART2.딥러닝 |
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![11강.변화를 표현하는 자연상수 e | CH1. 기초수학 [수포자를 위한 AI 수학]](https://i1.ytimg.com/vi/8Uh8MN5_v3I/hqdefault.jpg)
11강.변화를 표현하는 자연상수 e | CH1. 기초수학 [수포자를 위한 AI 수학]
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![10강.AI를 이해하기 위한 필수 수학, 로그 | CH1. 기초수학 [수포자를 위한 AI 수학]](https://i1.ytimg.com/vi/4U2SSfHNCbY/hqdefault.jpg)
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![09강.지수함수의 급격한 변화의 의미 | CH1. 기초수학 [수포자를 위한 AI 수학]](https://i2.ytimg.com/vi/qxYJNoFwOXw/hqdefault.jpg)
09강.지수함수의 급격한 변화의 의미 | CH1. 기초수학 [수포자를 위한 AI 수학]
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![08강.이차함수에서 가장 낮은 곳을 찾아보자 | CH1. 기초수학 [수포자를 위한 AI 수학]](https://i4.ytimg.com/vi/OKU2M1DYYDM/hqdefault.jpg)
08강.이차함수에서 가장 낮은 곳을 찾아보자 | CH1. 기초수학 [수포자를 위한 AI 수학]
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인공신경망의 역사 | 퍼셉트론의 등장 | XOR 문제와 1차 암흑기 | 다층 퍼셉트론과 2차 암흑기 | PART2.딥러닝 |
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인간 창의성의 영역까지 뚫어버린 AGI 아스트라!
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![07강.일차함수의 이해 | CH1. 기초수학 [수포자를 위한 AI 수학]](https://i3.ytimg.com/vi/FEslj6LJsyU/hqdefault.jpg)
07강.일차함수의 이해 | CH1. 기초수학 [수포자를 위한 AI 수학]