🧠 AI Theory & Practice

인공지능의 핵심 이론을 직접 구현하고 실험하며 학습한 결과를 정리한 레포지토리입니다. 수학적 개념과 파이썬 코드를 병행하여 머신러닝과 딥러닝의 원리를 이해하는데 목적이 있습니다.

🧩 Environment

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 7 Commits
.gitignore		.gitignore
Chapter 03. Pytorch.ipynb		Chapter 03. Pytorch.ipynb
Chapter 04. Linear Layer.ipynb		Chapter 04. Linear Layer.ipynb
Chapter 05. Loss Function.ipynb		Chapter 05. Loss Function.ipynb
Chapter 06. Gradient Descent.ipynb		Chapter 06. Gradient Descent.ipynb
Chapter 07. Linear Regression.ipynb		Chapter 07. Linear Regression.ipynb
Chapter 08. Logistic Regression.ipynb		Chapter 08. Logistic Regression.ipynb
Chapter 09. DNN.ipynb		Chapter 09. DNN.ipynb
Chapter 10. Stochastic Gradient Descent.ipynb		Chapter 10. Stochastic Gradient Descent.ipynb
Chapter 11. Optimization.ipynb		Chapter 11. Optimization.ipynb
README.md		README.md