넘파이 마스터 클래스
데이터사이언스에서 가장 중요한 넘파이를 제대로 배웁니다.
Lecture Introduction
Difficulty
Easy
Category
Programming - AI
Tag
딥러닝, 파이썬, 넘파이
Target Audience
- 데이터 사이언스 입문자
- 딥러닝의 기본기를 탄탄히 다지고 싶은 분
- 구현 능력을 향상시키고 싶은 분
- 텐서를 다루는 힘이 부족한 분
- 딥러닝의 기본기를 탄탄히 다지고 싶은 분
- 구현 능력을 향상시키고 싶은 분
- 텐서를 다루는 힘이 부족한 분
강좌의 특별함
DS 필수 넘파이 API의 98% 이상을 다룹니다
이 강좌에서는 여러분이 데이터사이언스를 다루기 위해서 필수적으로 알아야하는 넘파이 API를 98%이상 다룹니다. 다양한 연습문제를 통해 넘파이 사용법을 확실히 익히고 모델 구현 능력을 대-폭 상승시킬 수 있습니다.
함께 배워볼 거예요
01 Why Numpy?
넘파이는 파이썬 라이브러리로 데이터사이언스에서 가장 중요한 라이브러리중 하나입니다. 왜 그럴까요? 딥러닝에서 앞으로 다루게 될 연산 데이터는 텐서이고, 넘파이 객체는 n차원 텐서 객체입니다. 우리가 다루는 알고리즘은 텐서들의 연산으로 이루어져 있죠. 이때 넘파이는 For loop없이 간단하게 텐서 연산을 도와줍니다. 그리고 For loop를 없앰으로써 연산 효율성이 증가하게 됩니다. 다른 라이브러리와의 인터페이스 역할을 해주며, 프레임워크 이해를 도와주는 아주 기특한 라이브러리죠.
결국 넘파이를 제대로 활용할 수 있느냐 없으냐에 따라 같은 연산이라도 연산 효율에서 극명한 차이가 발생합니다. 코드 가독성 자체도 달라지지만, 무엇보다 앞으로 배우게 될 딥러닝의 다양한 알고리즘을 넘파이로 구현할 예정이니 반드시 제대로 다룰줄 알아야 합니다.
02 How Numpy?
이 강좌에서는 단순히 ndarray 객체 및 여러 API 사용법을 학습하는데 그치지 않고 딥러닝을 배우는데 기반이 될 텐서를 다루는 힘을 기를 수 있도록 커리큘럼을 구성했습니다.
추천 수강자
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- 딥러닝의 기본기를 탄탄히 다지고 싶은 분
- 모델 구현 능력을 향상시키고 싶은 분
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강의자 소개 딥러닝은 저만 믿고 따라오세요
유튜브 채널을 통해 딥러닝에 관한 짧고 굵은 지식을 나누고 있습니다.
- [과학기술정보통신부] AI 이노베이션 스퀘어 - 딥러닝 강사
- [런어데이] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨1 강사
- [런어데이] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨2 강사
- [런어데이] 데이터 시각화를 위한 파이썬 강사
- [런어데이] Forward Propagation of Neural Networks 강사
- [Youtube] Shin's Lab 운영(신호처리, 수학, 프로그래밍)
- [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝 강사
- [패스트캠퍼스] Byte Degree: Deep Learning Essentials 리뷰어
- [Edwith] 교수자
- [광운대학교] 파이썬 및 영상처리 세미나 리더
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Curriculum
Expand All
- 01넘파이 소개
- 02객체와 ndarray
- 03ndarray 만들기
- 04ndarray의 메타데이터
- 05ndarray 바꾸기 (영상 업데이트 중)
- 06ndarray의 원소별 연산과 브로드캐스팅
- 07ndarray의 인덱싱과 슬라이싱
- 08API들의 axis, keepdims 인자
- 09넘파이 API - 합곱차와 통계값
- 10넘파이 API - Rounding과 정렬 함수
- 11넘파이 API - 수학 함수
- 12넘파이 API - 벡터, 행렬의 연산
- 13넘파이 API - ndarray의 차원 다루기
- 14넘파이 API - ndarray 합치기
- 15넘파이 API - ndarray 반복시키기
- 16Fully-connected Operation 구현하기
- 17넘파이 연습문제
넘파이 소개
슬랙(Slack) 커뮤니티 가입 신청
파이썬에서의 객체
스페셜 메소드
ndarray 객체
텐서와 ndarray
파이썬 리스트로 ndarray 만들기
정해진 shape으로 ndarray 만들기
정해진 간격과 개수로 ndarray 만들기
랜덤한 값으로 ndarray 만들기
ndarray의 ndim, shape, size
ndarray의 dtype, itemsize, nbytes
ndarray의 모양 바꾸기(np.reshape)
np.reshape에서의 -1 (영상 업데이트중)
ndarray의 원소 개수 바꾸기(np.resize)
ndarray의 flattening
넘파이의 메모리 최적화
ndarray의 dtype 바꾸기
ndarray의 원소별 연산
브로드캐스팅 소개
ndim이 1일 때의 브로드캐스팅
ndim이 2일 때의 브로드캐스팅
ndim이 다를 때의 브로드캐스팅
벡터 ndarray의 인덱싱과 슬라이싱
행렬 ndarray의 인덱싱과 슬라이싱
텐서 ndarray의 인덱싱과 슬라이싱
int ndarray로 인덱싱하기
bool ndarray로 인덱싱하기
행렬 ndarray에서의 axis, keepdims
텐서 ndarray에서의 axis, keepdims
ndarray의 합곱차 구하기
ndarray의 통계값 구하기
ndarray의 최댓값, 최솟값 구하기
Rounding 함수
정렬 함수
삼각함수와 쌍곡선 함수
멱함수
로그함수
벡터의 내적과 행렬의 곱셈
reshape으로 새로운 차원 만들기
슬라이싱으로 새로운 차원 만들기와 expand_dims
ndarray의 쓸모없는 차원 없애기
ndarray의 차원 바꾸기
np.hstack과 np.vstack
np.concatenate과 np.dstack, np.stack
원소별로 ndarray 반복시키기
전체적으로 ndarray 반복시키기
ndarray 반복의 응용
좌표축 만들기(np.meshgrid)
스칼라의 Fully-connected Operation
벡터의 Fully-connected Operations
Instructor Introduction
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Difficulty
Easy
Lecture Period
52Weeks 1Day after payment