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본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다!
수강생 24명
이런 걸 배워요!
파이썬을 활용한 미분
파이썬을 활용한 확률 통계
인공지는 수학에 대한 기본 역량
파이썬 기본 문법을 활용해 미분, 선형대수, 확률, 통계에 대한 이론 및 실습을 진행합니다.
데이터분석부터 인공지능까지 새로운 커리어 개발을 위해 달려가던 중
원리 파악을 위해 수학 기초가 필요하다고 느끼셨나요?
미분, 선형대수, 확률, 통계까지 이론부터 실습까지 기초를 탄탄하게 다져보아요.
(*해당 과정은 이론편으로 실습편은 별도 수강 신청이 필요합니다.)
함수 기본 용어파악
수학적 함수와 프로그래밍 함수 비교
다양한 데이터에 함수 표현식 연습
선형 함수에 대한 개념 정의
다양한 비선형 함수 파악
미분 개념 및 정의
도함수에 대한 이해
미분의 기하학적 의미
선형대수
연산, 역행렬과 직선의 방정식에 대한 이해
스칼라, 벡터, 행렬에 대한 차이점을 이해
정방형렬, 역행렬, 항등행렬, 전치행렬에 대해 이해한다
통계 기반 데이터 분석을 통해 할 수 있는 범위 파악
데이터 분포 표현
확률이 필요한 시행, 표본 공간, 사건에 대한 개념 파악
정규 분포의 특성 이해
데이터로 확률값 계산
해당 과정은 이론/실습으로 구분되어 있으므로, 각 과정을 별도로 수강신청 해주셔야 합니다.
파이썬 기초 함수에 대한 이해와 기초가 필요합니다.
학습 대상은 누구일까요?
비전공자로 파이썬 함수의 원리가 이해가 안되는 분
수학/통계에 대한 기초를 다지고 싶으신 분
프로그래밍을 이제 막 시작하려는 사람
파이썬 프로그래밍에 필요한 기본 요소를 공부하고 싶은 사람
선수 지식, 필요할까요?
파이썬 기본 문법에 대한 이해가 필요해요
전체
9개 ∙ (2시간 54분)
섹션 1. 이론
함수이론
07:17
함수이론(2)
20:05
함수이론(3)
04:27
함수이론(4)
08:06
미분 이론
32:25
선형대수 이론
30:17
통계 기초(1)
19:51
통계 기초(2)
15:16
분포 추론 이론
36:47