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현재 일본에서 로봇프로그래밍 관련 업무를 보고 있는 사람입니다. 외주로 개발,납품한 소프트웨어의 유지보수가 사내에서도 가능하게 되면 좋겠다는 말이 나와 미래의 담당?이 되기 위해 이 강의를 듣게 되었네요. 업무시간중 짬날때, 퇴근후 집에서 틈틈이 강의를 들었는데 로봇과는 다르게 자유도와 사용할수있는 명령어가 많다는것,그리고 이런 퀄리티의 강의가 무료라는것에 놀랍기도하고 재미도 있었습니다. 이제 기본편 강의에 들어가게 되는데 마침 중급편 강의도 곧 올라온다고 하니 타이밍도 딱 맞는거 같아 기쁘기까지합니다. ㅎㅎ 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다.
글쓴이: TAEYONG 강의명: 김영한의 자바 입문 - 코드로 시작하는 자바 첫걸음
김영한의 자바 입문 - 코드로 시작하는 자바 첫걸음 강의 이미지

풀스택개발 중 스프링부트 + 사이트매시 + Vue + 부트스트랩등 많은 챕터가 있지만 환경설정 부분이나 스프링동작원리를 모르면 따라가기 쉽지 않을듯 합니다. 무료강의라 그런지 이런게 있다는 식의 맛보기 강의위주인듯 합니다. 그래도 풀스택 개발을 하려면 어떤것들을 공부하면 좋을지 초보분들 방향잡는데는 좋을듯 하네요.
글쓴이: 2dydtka 강의명: 자바 스프링부트 활용 웹개발 실무용
자바 스프링부트 활용 웹개발 실무용 강의 이미지

앱개발 관심있는 서버 개발자인데요 아주 빠르게, 재밌게 완강했습니다. 구현상 발생하는 몇 가지 질문은 Q&A 를 통해 남기겠습니다!
글쓴이: 코드리프트 강의명: Flutter 초입문 왕초보편
Flutter 초입문 왕초보편 강의 이미지

학부 수업과는 차원이 다른 양질의 수업 내용이였습니다. 특히 초반에는 생소한 영어 단어들 때문에 거부감이 들 수도 있지만, 꾸준히 강의를 듣고 복습하다보면 점점 개념을 이해할 수 있게되고 공식들과 정리들이 확 와닿는 시점이 있습니다. 특히 개념들이 단원마다 점차적으로 확대되는데 이 모든 것은 SVD 를 위한 빌드업이라는 점에 정말 감격했습니다. 제가 학부 시절에 이런 강의가 있었다면 얼마나 좋았을까 부럽다고 생각이 들기도 합니다ㅋㅋ 1단원 부터 시작하여 augmented matrix 를 row reduction 하여 general solution 형태로 풀거나 , 행렬의 rank, dimension, determinant, eigenvalue, eigenvector, 직교, 그람-슈미츠, 대각화 및 spectral decomposition, symmetric matrix, quadratic form 모든 단원에서 배운 지식들이 유기적으로 연결되어 있고 기가 막히게 정리와 증명에 쓰입니다. 개인적으로 중간중간 각종 분해 알고리즘 (LU, PA=LU, QR) 들의 수치적인 효율성과 메모리측면의 효율성이나 시간복잡도등을 비교하는 부분이 있어 정말 좋았습니다. 선형대수학은 단순히 선형방정식을 행렬방정식으로 표현하고 해를 구하는 학문인줄 알았지만, 행렬의 해를 더 효율적으로 구하기 위한 각종 알고리즘들과 least-squares 를 통해 데이터의 error 값을 최소화 하여 선형적으로 맞추는 방법, quadratic form 에서 제약 조건을 걸어 행렬의 최대값을 구하는 방법과 SVD 를 통해 더 효율적으로 데이터를 압축하는 등 공학적인 실사용 사례들과 기하학적으로 어떻게 생겼는지 확인할 수 있어 정말 큰 도움이 되었다고 생각합니다. 앞으로 확률과 통계, 벡터 미적분학 수업이 정말 기대됩니다. 수치해석학 강의도 기대하고있습니다! 이렇게 좋은 강의를 제공해주셔서 정말 감사합니다.
글쓴이: 손세협 강의명: 선형대수학개론
선형대수학개론 강의 이미지
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