Fundamentals 검색 결과

52 개의 검색 결과가 있습니다.

Fundamentals/AI Fundamentals

인공지능을 위한 최적화(Optimization) 정리

인공지능 기초수학 개념으로, 선형대수에 이어 미적분과 관련이 많은 '최적화'에 대해 간단히 정리하려 한다. 4년간 배운 내용과 다른 블로그, 유튜브 등 여러 곳에서 조금씩 참고하여 정리했다. 전체적인 흐름은 '혁펜하임' 유튜브 채널의 최적화 부분을 따랐다. 매우 기초적인 내용은 제외하고, 인공지능의 기초 내용에 대해 중요하면서도 외워둬야 할 것들(특히 Convex Problem과 Gradient Descent) 위주로 정리할 것이다. 목차 0. 미분 기초, Optimization 개요, 용어 정리 가장 먼저 기초 함수들의 미분에 대해 간단히 복습해보자. \( (\frac{1}{g(x)})' = - \frac{g'(x)}{\{g(x)\}^2} \) \( (\frac{f(x)}{g(x)})' = - \fra..

2022. 5. 4. 15:28

Fundamentals/AI Fundamentals

인공지능을 위한 선형대수 정리 (2)

인공지능을 위해 필요한 선형대수 내용을 간단하게 정리해보고자 한다. 4년간 배운 내용과 다른 블로그, 유튜브 등 여러 곳에서 조금씩 참고하여 정리했다. 전체적인 흐름은 유명한 '3Blue1Brown' 유튜브 채널의 선형대수 부분을 따랐다. 벡터 합, 벡터와 스칼라 곱, 행렬 합, 행렬 곱 등 기초적인 내용은 제외하고, 중요하면서도 외워둬야 할 것들 위주로 정리할 것이다. 목차 4. Determinant의 기하학적 의미 선형 변환을 하다보면 평면 또는 공간이 확장되거나 수축한다. 행렬식(Determinant)의 기하학적 의미는 2차원 평면에서 2 × 2 행렬 A에 의해 \(\hat{i}\), \(\hat{j}\)가 만드는 정사각형의 넓이의 증가율, 즉 선형 변환에 의한 영역의 변화를 나타내는 factor이..

2022. 5. 3. 23:28

Fundamentals/AI Fundamentals

인공지능을 위한 선형대수 정리 (1)

인공지능을 위해 필요한 선형대수 내용을 간단하게 정리해보고자 한다. 4년간 배운 내용과 다른 블로그, 유튜브 등 여러 곳에서 조금씩 참고하여 정리했다. 전체적인 흐름은 유명한 '3Blue1Brown' 유튜브 채널의 선형대수 부분을 따랐다. 벡터 합, 벡터와 스칼라 곱, 행렬 합, 행렬 곱 등 기초적인 내용은 제외하고, 중요하면서도 외워둬야 할 것들 위주로 정리할 것이다. 목차 1. 선형 대수(Linear Algebra)의 필요성 데이터 분석, 인공지능에서 선형대수의 필요성은 다음과 같다. 수많은 데이터를 벡터와 행렬을 이용하여 쉽게 개념화하고 활용할 수 있다. 이를 통해 데이터의 패턴을 명확하게 해줄 수 있다. 컴퓨터에 시공간을 수치적으로 표현할 때 필수적이다. 2. Linear Combinations,..

2022. 5. 3. 19:31

Fundamentals/Autonomous Driving

[AirSim Cookbook] Autonomous Driving using End-to-end Deep Learning 튜토리얼 (1)

AirSim환경에서 자율주행 자동차를 시뮬레이션 하는 튜토리얼을 해보자. 실습은 총 두가지이다. Autonomous Driving using End-to-end Deep Learning: an AirSim tutorial Distributed Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving 졸업 논문에서 CV와 RL을 사용한 End-to-end 자율주행 시뮬레이션을 구현하기 위해서는 두 가지 방법 모두 사용해야 하므로, 두 튜토리얼을 모두 진행해볼 것이다. 관련 깃허브 자료와 상세한 설명은 다음 링크를 참조하자. https://github.com/microsoft/AutonomousDrivingCookbook/tree/master/AirSimE2EDeepLear..

2022. 4. 25. 23:25

Fundamentals/AI Fundamentals

인공지능을 위한 기초수학, 알고리즘 개요 및 Keyword 정리

대학원 입시 준비를 하면서 그동안 배운 수학, 알고리즘, 자료구조 등의 내용을 정리해두려 한다. 단순히 대학원 입시 준비 뿐만 아니라 앞으로 석사과정 진학 후에도 유용하게 사용할 수 있도록 정리해둘 것이다. 가장 먼저 이 포스팅에서는 얼마 남지 않은 기간동안 어떻게 진행할지 계획을 세워보고, 공부 개요를 짜보려 한다. 양이 매우 많고 범위가 넓으므로 keyword를 정리한 후, 이를 기준으로 개념을 정리할 것이다. 1. 계획 및 자료 개괄적인 공부 계획은 다음과 같다. 포항공대 모집요강에서 제시한 수학과 알고리즘 교재를 기준으로 전체적인 내용 정리 Keyword 기준으로 학부 수업에서 정리한 노트에서 발췌하거나 검색하여 따로 정리 및 요약 수학 교재는 'Mathematics for Machine lear..

2022. 4. 19. 14:50

Fundamentals/Autonomous Driving

언리얼 엔진을 사용하여 AirSim 빌드하기 on Mac

AirSim은 원래 언리얼 엔진 기반으로 만들어졌는데, 유니티를 다뤄 본 경험이 많기 때문에 유니티로 진행하려 했다. 그런데 검색을 통해 얻을 수 있는 정보가 너무 한정적이어서, 결국 언리얼 엔진을 깔아 다시 시작해본다. 만약 유니티를 활용한 AirSim 활용법이 궁금하다면, 다음 글을 살펴보자. https://jjuke-brain.tistory.com/77 맥, Unity 환경에서 AirSim 사용하기 (Tutorial) (1) 졸업 논문에서 AirSim 환경을 사용할 일이 있는데, 먼저 맥 환경과 Unity 환경에 맞춰 튜토리얼을 진행해보고, 그 과정을 기록해 둔다. 공식 사이트의 매뉴얼은 다음 링크를 참조하자. https://github.com jjuke-brain.tistory.com 모든 절차는..

2022. 4. 13. 03:12