개발/데이터
넘파이 마스터 클래스
50,000원
클래스 길이
약 12시간
난이도 중급
수강 기간 90일
스터디 채팅방
<딥러닝 전문가 과정> 질문답변방
24명의 멤버가 함께하고 있습니다.
강의를 구매하시면 즉시 채팅방에 초대됩니다.
📣 Disclaimer
강좌 소개를 읽어보시고 필요 시 딥러닝(Deep Learning)을 위한 파이썬 Level 2 을 먼저 듣고 오시는 것을 추천드립니다.
📣 공지사항
본 강좌를 수강한 수강생들은 Private Slack 채널에 참여가 가능합니다.
- 슬랙(Slack) 커뮤니티 가입 신청 방법은 6번째 강의인 "파이썬 리스트로 ndarray 만들기"의 강의노트에서 확인이 가능하십니다.
- 질문&답변은 슬랙 채널에 남겨주시면 보다 빠르게 확인해드리고 있습니다.
오리엔테이션 영상
[L4DL] Project Currimulum 📑
Why NumPy?
넘파이는 데이터사이언스에서 가장 중요한 라이브러리 중 하나입니다.
우리는 다음과 같은 이유로 넘파이를 반드시 잘 다룰 수 있어야 합니다.
- 우리의 연산의 대상이 되는 데이터는 텐서이고, 넘파이의 객체는 n차원 텐서 객체입니다.
- 우리가 다루는 알고리즘은 텐서들의 연산으로 이루어집니다.
- 넘파이는 For loop없이 간단하게 텐서 연산을 도와줍니다.
- For loop을 없앰으로써 연산 효율성이 증가됩니다.
- 다른 라이브러리와의 인터페이스 역할을 해주며, 프레임워크의 이해를 도와줍니다.
How NumPy?
본 강의에서는 단순히 ndarray 객체, API들의 사용법을 넘어
텐서를 다루는 힘 을 길러줍니다.
- 텐서들의 브로드캐스팅
- 2차원 텐서의 슬라이싱
- API들의 axis, keepdims 인자
- Fully-connected Operation을 Vectorization으로 구현하기
Contents
본 강의에서는 여러분들이 데이터사이언스를 다루기 위해 필수적으로 알아야할 API 들을 98% 이상 다룹니다.
또한 많은 연습문제를 통해 여러분들의 구현 능력을 대폭 향상시켜줍니다.
공개 및 수정일
2021년 3월 19일 공개
(2021년 4월 23일 최종 수정)
커리큘럼
총 50개 · 총
11시간 31분 분량
넘파이 소개
22:36
원소별로 ndarray 반복시키기
10:10
전체적으로 ndarray 반복시키기
맛보기
7:17
ndarray 반복의 응용
6:43
좌표축 만들기(np.meshgrid)
10:00
마스터 소개
신경식
공대형아의 데이터를 위한 파이썬
(5),
22명 수강
머신러닝과 딥러닝 프로젝트 진행 시 필요한 심도 있는 이해와 전문적인 기술을 가르쳐 드립니다. 입문 수준에 머무르지 않고, 인공지능 전문가로 만들어 드리겠습니다.
👨🏫[패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝 강의
🔥[유튜브] Shin's Lab 운영(수학, 신호처리, 머신러닝, 딥러닝)
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수강평