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신경망: 처음부터 전문가까지

신경망의 기초부터 시작하는 강의입니다. 이 강의는 우리가 함께 코드 작성하고 신경망을 학습시키는 일련의 YouTube 동영상으로 구성되어 있습니다. 동영상에서 만든 Jupyter 노트북은 강의 디렉토리 안에 저장됩니다. 각 강의에는 동영상 설명에 연습 문제 세트도 포함되어 있습니다. (이 자료는 더 나아가서 훨씬 더 체계적인 것이 될 수 있습니다).

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강의 1: 신경망과 역전파의 자세한 소개: micrograd 만들기

역전파와 신경망 학습. Python의 기초 지식과 고등학교에서 배운 미적분학에 대한 희미한 기억을 가정합니다.

• YouTube 동영상 강의
• Jupyter 노트북 파일
• micrograd Github 저장소

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강의 2: 언어 모델링의 자세한 소개: makemore 만들기

우리는 bigram 문자 수준 언어 모델을 구현하며, 이후 동영상에서 이를 현대 트랜스포머 언어 모델(GPT와 같은)로 확장할 예정입니다. 이 동영상에서는 (1) torch.Tensor와 그 세부 사항 및 신경망을 효율적으로 평가하는 데 사용 방법 소개, (2) 모델 학습, 샘플링, 손실 평가(예: 분류를 위한 음의 로그 가능도)를 포함한 언어 모델링의 전체 프레임워크에 중점을 둡니다.

• YouTube 동영상 강의
• Jupyter 노트북 파일
• makemore Github 저장소

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강의 3: makemore 만들기 2부: MLP

우리는 다층 퍼셉트론(MLP) 문자 수준 언어 모델을 구현합니다. 이 동영상에서는 또한

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🌐 본 텍스트는 빠른 이해를 돕기 위한 요약 번역본입니다. 정확한 기술 정보 및 전체 코드는 GitHub 원문에서 확인하실 수 있습니다.