【한글자막】 기초부터 배우는 Python 인공 신경망 : 완벽가이드

감사합니다, Ligency Team. 이 강의는 인공 신경망(ANN)에 대한 깊은 이해를 바탕으로 시작하여, 파이썬을 사용하여 기본적인 수학 연산부터 복잡한 신경망 구조까지 직접 구현하는 과정을 안내해드리는 것으로 보입니다. 강의를 통해 퍼셉트론, 활성화 함수, 역전파법(backpropagation), 경사 하강법(gradient descent)과 같은 기본적인 개념부터 실제로 활용할 수 있는 모델을 만드는 방법을 배울 수 있을 것입니다.

또한, 이 강의는 초보자도 따라 할 수 있도록 단계별로 설명되어 있으며, 넘파이(NumPy)와 같은 라이브러리를 사용하지 않고 직접 연산을 구현함으로써 학습자들에게 인공 신경망의 원리를 깊이 이해할 수 있는 기회를 제공합니다. 이후에는 TensorFlow나 Pytorch와 같은 유명한 딥러닝 프레임워크를 사용하여 더 복잡한 모델을 구현하고 훈련할 수 있는 기술도 배울 수 있습니다.

강의를 통해 얻은 지식을 바탕으로, 인공 신경망을 이해하고 실제로 문제를 해결하는 데 활용할 수 있는 기술을 키워나가시길 바랍니다. 참고로, 질문은 영어로 남기시면 강의 담당자들이 답변해드리는 시스템이 마련되어 있으니, 궁금한 점이 있을 때는 적극적으로 질문해주세요.

인공 신경망과 딥러닝의 세계에서 여러분의 첫걸음을 내디딜 준비되셨나요? 이 강의를 통해 새로운 지식을 얻고, 인공 신경망으로 사랑하는 분야에서 여러분의 역할을 확장시킬 수 있기를 기대합니다.