언제 어디서나 수강할 수 있습니다.
PC, 모바일, 태블릿으로 언제 어디서나 수강이 가능합니다.
PC, 모바일, 태블릿으로 언제 어디서나 수강 가능
강좌 소개
📣 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.
커리큘럼
넘파이 소개
넘파이 소개
맛보기
22:36
객체와 ndarray
파이썬에서의 객체
맛보기
23:58
스페셜 메소드
맛보기
17:42
ndarray 객체
맛보기
18:49
텐서와 ndarray
맛보기
17:01
ndarray 만들기
파이썬 리스트로 ndarray 만들기
10:52
정해진 shape으로 ndarray 만들기
16:14