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์ˆ˜์‹ ์ž‘์„ฑ์„ ์œ„ํ•œ ๋ ˆ์ดํ…(LaTeX) ํŠœํ† ๋ฆฌ์–ผ

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(4.9) ์ˆ˜๊ฐ•ํ‰ 7๊ฐœ

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    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/ymv1P)

    ๋ณธ Gradient-based Linear Regression (1)์—์„œ ์ง์ ‘ ๊ตฌํ˜„ํ•œ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ PyTorch์˜ ๊ธฐ๋Šฅ๋“ค์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์‹ค์ „ ์ฝ”๋“œ๋กœ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์ฒ˜๋ฆฌ์— ๋Œ€ํ•œ ํ•„์š”์„ฑ, ์ด๋ก , ํ•™์Šต์— ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ์„ ์ด๋ก ์ ์œผ๋กœ ๋ฐฐ์šฐ๊ณ , ์‹ค์ „ ์ฝ”๋“œ๋กœ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๋Š” ๊ฐ•์˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

     

    ์ œ All About AI ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ ์˜ค์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ์˜คํ”ˆ ํ• ์ธ ๊ธฐ๊ฐ„ ์ด์šฉํ•˜์‹œ๋ฉด ์ข‹์„ ๊ฒƒ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€๋กœ ๋‹ค์Œ ์ฃผ ์ค‘์— ํ›„์† ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (3)]์ด ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ•จ๊ป˜ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์„ธ์ƒ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ญ์ƒ ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

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    ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์ „๋ฌธ์ ์ธ ์ˆ˜์ค€๊นŒ์ง€ ์ฒด๊ณ„์ ์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” [์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] ์„ธ ๋ฒˆ์งธ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (1)]์ด ์˜คํ”ˆ๋˜์–ด ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค!

    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/KgQoQ)

    ๋ณธ ๊ฐ•์˜๋Š” ์ด์ „ ์˜คํ”ˆ๋œ [Gradient Descent]๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ, ๊ฐ€์žฅ ๊ฐ„๋‹จํ•œ ๋ชจ๋ธ์„ ๋ฐ์ดํ„ฐ์— ํ•™์Šต์‹œํ‚ค๋Š” ๊ณผ์ •์„ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ˜„์žฌ ์˜คํ”ˆ ๊ธฐ๋… ํ• ์ธ ์ค‘์ด๋‹ˆ, ์ œ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ์ด ๊ธฐ๊ฐ„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์ˆ˜๊ฐ• ์‹ ์ฒญํ•˜์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€๋กœ ์ด๋ฒˆ ์ฃผ ์ค‘์— ํ›„์† ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (2)]์ด ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ•จ๊ป˜ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์„ธ์ƒ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ญ์ƒ ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

    ๊ฐ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

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    ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์ „๋ฌธ์ ์ธ ์ˆ˜์ค€๊นŒ์ง€ ์ฒด๊ณ„์ ์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” [์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient Descent]๊ฐ€ ์˜คํ”ˆ๋˜์–ด ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค!

    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/bK5xe)

     

    ๋ณธ ๊ฐ•์˜๋Š” ์ด์ „ ์˜คํ”ˆ๋œ [Gradients and PyTorch's Autograd]๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๊ฐ€์žฅ ํ•ต์‹ฌ์ ์ธ ํ•™์Šต ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ธ

    gradient descent๋ฅผ ์ง‘์ค‘์ ์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ˜„์žฌ ์˜คํ”ˆ ๊ธฐ๋… ํ• ์ธ ์ค‘์ด๋‹ˆ, ์ œ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์€ ์ด ๊ธฐ๊ฐ„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ์ˆ˜๊ฐ• ์‹ ์ฒญํ•˜์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€๋กœ ์ด๋ฒˆ ์ฃผ๋ง์— ์ด ๋‹ค์Œ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient-based Linear Regression (1)]์ด ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ํ•จ๊ป˜ ์—ด์‹ฌํžˆ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์„ธ์ƒ์„ ๋งŒ๋“ค์–ด๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ํ•ญ์ƒ ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

    ๊ฐ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

    ์‹ ๊ฒฝ์‹ ๋“œ๋ฆผ

     

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  • ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š” ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„!

    ์˜ค๋Š˜๋ถ€ํ„ฐ ๋ณธ๊ฒฉ์ ์ธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์˜ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์ด ์‹œ์ž‘๋˜์–ด ์•ˆ๋‚ด๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ œ๊ฐ€ ์ง์ ‘ ๋งŒ๋“œ๋Š” [์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹(ShinDL)] ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์€ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๊ธฐ์ดˆ๋ถ€ํ„ฐ ์‹ค์ œ ๋…ผ๋ฌธ ์ˆ˜์ค€์˜ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์ฒด๊ณ„์ ์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฃจ๋ฉฐ,

    ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ˆ ์„ ์ง์ ‘ ๋ชจ๋‘ ๊ตฌํ˜„ํ•ด๋ณด๋ฉฐ ์™„๋ฒฝํžˆ ํ•ด๋‹น ๊ธฐ์ˆ ์„ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ๊ฐ€์ง„ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์ž…๋‹ˆ๋‹ค!

    ๋˜ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ๋ถ„์•ผ๊ฐ€ ์›Œ๋‚™ ๋„“๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ํฐ ๋ณผ๋ฅจ์˜ ๊ฐ•์˜๋ณด๋‹จ ๋ชจ๋“ˆํ™”ํ•˜์—ฌ ํŠน์ • ํ† ํ”ฝ์„ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ฐ•์˜๋กœ ๊ตฌ์„ฑ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

     

    ์ด๋ฒˆ ์˜คํ”ˆํ•œ ๊ฐ•์˜๋Š” [์‹ ๊ฒฝ์‹์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹] ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์˜ ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ๊ฐ•์˜๋กœ์„œ, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ œ๋Œ€๋กœ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด

    ๋ฐ˜๋“œ์‹œ ํ•„์š”ํ•œ ์ˆ˜ํ•™์  ๊ธฐ๋ฐ˜์ธ '๋ฏธ๋ถ„'๊ณผ PyTorch ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ์˜ autograd ๊ธฐ์ˆ ์„ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ๊ฐ•์˜์ธ

    [Gradients and PyTorch's Autograd]์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    (๊ฐ•์˜ ๋งํฌ: https://inf.run/wZoxE)

     

    ์•ž์œผ๋กœ ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ˆ  ๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋…ผ๋ฌธ์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ์‹ค์ „ ํ”„๋กœ์ ํŠธ๊นŒ์ง€ ์ง„ํ–‰ํ•  ์˜ˆ์ •์ด๋‹ˆ,

    ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ํ•™์Šต์„ ์ค€๋น„ํ•˜๊ณ  ๊ณ„์‹  ๋ถ„๋“ค์ด๋ผ๋ฉด, ์ด๋ฒˆ ๊ฐ•์˜๋ถ€ํ„ฐ ์ฐจ๊ทผ์ฐจ๊ทผ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹œ๊ธฐ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ถ”๊ฐ€์ ์œผ๋กœ ๋‹ค์Œ ์ฃผ์— ๋‘ ๋ฒˆ์งธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient Descent] ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ์˜คํ”ˆ ์˜ˆ์ •์ด๋‹ˆ ์ฐธ๊ณ ํ•ด์ฃผ์„ธ์š”!

    ์•ž์œผ๋กœ ๋” ์ข‹์€ ๊ฐ•์˜ ์ œ๊ณตํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์ตœ์„ ์„ ๋‹คํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

    ๊ฐ์‚ฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

    ์‹ ๊ฒฝ์‹ ๋“œ๋ฆผ

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    ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”! ์‹ ๊ฒฝ์‹ ๊ฐ•์‚ฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

    ์˜ค๋Š” 2025๋…„ ํ•œ ํ•ด ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„ ๋ชจ๋‘ ์›ํ•˜๋Š” ์ผ ์ด๋ฃจ์‹œ๊ธธ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค.

     

    ์˜ค๋Š˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์—๊ฒŒ ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•œ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์ธ Matplotlib ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋‹ค๋ฃจ๋Š” ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ์˜คํ”ˆ๋˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

    ๊ฐ•์˜ ์ œ๋ชฉ์€ [๋ฐ์ดํ„ฐ ์‹œ๊ฐํ™”๋ฅผ ์œ„ํ•œ ํŒŒ์ด์ฌ - Matplotlib Master Class]์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

     

    ์•ž์œผ๋กœ ์ œ ๊ฐ•์˜ ๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ, ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์ด์–ธ์Šค๋ฅผ ๋ฐฐ์šฐ์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์—๊ฒŒ ํ•„์ˆ˜์ ์ธ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์ธ ๋งŒํผ,

    ์˜คํ”ˆ ํ• ์ธ ๊ธฐ๊ฐ„์„ ์ด์šฉํ•ด์„œ ์ˆ˜๊ฐ•์‹ ์ฒญํ•˜์‹œ๋Š” ๊ฒƒ์„ ์ถ”์ฒœ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค~!


     

    ์ด๋ฒคํŠธ ์•ˆ๋‚ด

    ์ด ๋‹ค์Œ ๊ฐ•์˜๋กœ ๋ณธ๊ฒฉ์ ์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์‹œ์ž‘ํ•  ๊ณ„ํš์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ๋‹ค๋ฅธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ต์œก ์ปจํ…์ธ ์™€ ๋น„๊ตํ•  ์ˆ˜ ์—†๋Š” ๋‚ด์šฉ์„ ์—ด์‹ฌํžˆ ์ค€๋น„ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

    ๋‹ค๋งŒ ์ด ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์˜๋“ค์˜ ๋‚ด์šฉ์„ ๋ชจ๋‘ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋“ค์ด ๊ฐ€์ ธ๊ฐ€๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„ 

    ํŒŒ์ด์ฌ ๊ธฐ์ดˆ ๋ฌธ๋ฒ• ๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ NumPy์™€ Matplotlib์˜ ๊ธฐ๋ฐ˜์ด ํŠผํŠผํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

     

    ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋“ค์ด ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์ „๋ฌธ๊ฐ€๊ฐ€ ๋˜๋Š” ๊ณผ์ •์„ ์‘์›ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๋‹ค์Œ ์ด๋ฒคํŠธ๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

    2025๋…„ 2์›” 28์ผ๊นŒ์ง€ [NumPy Master Class], [Matplotlib Master Class]๋ฅผ ๋ชจ๋‘ ์™„๊ฐ•ํ•˜์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์—๊ฒŒ
    ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์˜ ์ฒซ ๋ฒˆ์งธ ๊ฐ•์˜์ธ [Gradient Descent Algorithm]์˜ โญ๏ธ50% ํ• ์ธ์ฟ ํฐโญ๏ธ์„ ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

    ๋ณธ ์ด๋ฒคํŠธ๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๊ณต๋ถ€ํ•˜์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค์ด ๋‹ค์†Œ ๋ฃจ์ฆˆํ•˜๊ฒŒ ๋А๋‚„ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ธฐ๋ณธ๊ธฐ๋ฅผ ๋‹ค์ง€๋Š” ๊ณผ์ •์˜

    ๋™๊ธฐ๋ถ€์—ฌ๋ฅผ ์กฐ๊ธˆ์ด๋ผ๋„ ๋“œ๋ฆฌ๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ง„ํ–‰ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

    ๊ผญ ๋ชจ๋‘ ์ด๋ฒคํŠธ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜์‹œ๊ธธ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ์ฐธ์—ฌ ๋ฐฉ๋ฒ•

    ๋‹ค์Œ ๊ตฌ๊ธ€ ํผ์„ ํ™•์ธํ•ด์ฃผ์„ธ์š”.

    https://forms.gle/JVGE4M1scVeeFXPq6

     

    Outro.

    ์•ž์œผ๋กœ ๋งŒ๋“ค์–ด์ง€๋Š” ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์˜๋“ค์€ ๋‹ค์Œ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ์ฐธ๊ณ ํ•ด์ฃผ์„ธ์š”!

    https://miro.com/app/board/uXjVNJ8PZSs=/

    ์ฐธ๊ณ ๋กœ ํ˜„์žฌ ๊ฐœ๋žต์ ์ธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์ดˆ๋ฐ˜๋ถ€์— ๋Œ€ํ•œ ์„ค๊ณ„๋Š” ๋๋‚œ ์ƒํƒœ์ด๋ฉฐ,

    object detection, image segmentation, transformer์™€ ๊ฐ™์€

    ์„ธ๋ถ€์ ์ธ ๋‚ด์šฉ๋“ค๋„ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ์ค€๋น„ํ•˜๋„๋ก ๋…ธ๋ ฅํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค~!

     

    ๋ชจ๋‘ ํ™”์ดํŒ…ํ•˜์‹œ๊ธธ ๋ฐ”๋ž๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

    ์‹ ๊ฒฝ์‹ ๋“œ๋ฆผ

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  • ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š” ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„!

    ๋‹ค์Œ ์ฃผ ์ค‘์œผ๋กœ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹, ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ๋ฐฐ์šฐ๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•œ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์ธ โ€œ๋„˜ํŒŒ์ด(NumPy)โ€๋ฅผ ์ง‘์ค‘์ ์œผ๋กœ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” [๋„˜ํŒŒ์ด ๋งˆ์Šคํ„ฐ ํด๋ž˜์Šค] ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ์˜คํ”ˆ๋  ์˜ˆ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

    ์ด์— ๋งž์ถฐ ๊ฐ•์˜ ์˜คํ”ˆ ๊ธฐ๋…์œผ๋กœ ์ˆ˜๊ฐ•ํ‰ ์ด๋ฒคํŠธ๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ณ ์ž ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค

    ํ˜„์žฌ ์ธํ”„๋Ÿฐ์— ์˜คํ”ˆ๋˜์–ด ์žˆ๋Š” ์ œ ๋ชจ๋“  ๊ฐ•์˜ ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ ๋Œ€์ƒ์œผ๋กœ ์ •์„ฑ์Šค๋Ÿฌ์šด ์ˆ˜๊ฐ•ํ‰์„ ๋‚จ๊ฒจ์ค€ 2๋ถ„์„ ์ถ”์ฒจํ•˜์—ฌ ํ•ด๋‹น ๊ฐ•์˜(45000์› ์ƒ๋‹น)์˜ ๋ฌด๋ฃŒ์ฟ ํฐ์„ ๋ฐœ๊ธ‰ํ•ด๋“œ๋ฆฌ๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

    (๋‹จ ์–ด๋ทฐ์ง•์„ ๋ง‰๊ธฐ์œ„ํ•ด 30% ์ด์ƒ์˜ โ€œ์ง„๋„์œจโ€์„ ๋‹ฌ์„ฑํ•œ ํ›„์— ์ž‘์„ฑ ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค!)

     

    ์ˆ˜๊ฐ•ํ‰์„ ๋‚จ๊ธด ํ›„ ๋‹ค์Œ์˜ ๊ตฌ๊ธ€ ํผ์— ์ธํ”„๋Ÿฐ ์•„์ด๋””์™€ ๋ฌด๋ฃŒ์ฟ ํฐ์„ ๋ฐ›์„ ์ด๋ฉ”์ผ ์ฃผ์†Œ๋ฅผ ์ž…๋ ฅํ•ด์ฃผ์‹œ๋ฉด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

    https://forms.gle/RcHcsbFrPAPYayAo6

    ๋‹น์ฒจ์ž๋Š” ๋‹ค์Œ ์ฃผ ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ์˜คํ”ˆ๋˜๋Š” ๋‹ค์Œ ๋‚  ๋ฐœํ‘œํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ˜ƒ

     

    ํ•ญ์ƒ ์ œ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋ฏฟ๊ณ  ์—ด์‹ฌํžˆ ๋”ฐ๋ผ์™€์ฃผ์‹  ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋“ค์—๊ฒŒ ์ง„์‹ฌ์œผ๋กœ ๊ฐ์‚ฌ๋“œ๋ฆฌ๋ฉฐ

    ์•ž์œผ๋กœ๋„ ์—ด์‹ฌํžˆ ์ข‹์€ ๊ฐ•์˜ ๋งŒ๋“ค๋„๋ก ๋…ธ๋ ฅํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค!

     

    ์ฐธ๊ณ ) ํ˜„์žฌ ์˜คํ”ˆ๋˜์–ด ์žˆ๋Š” ๊ฐ•์˜ ๋ชฉ๋ก

    • ์ˆ˜ํ•™์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์ธ๋ฅ˜๋ฅผ ์ž์œ ๋กญ๊ฒŒ ํ•˜๋ผ(๊ธฐ์ดˆ๋Œ€์ˆ˜ํ•™ํŽธ)

    • ์ˆ˜ํ•™์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์ธ๋ฅ˜๋ฅผ ์ž์œ ๋กญ๊ฒŒ ํ•˜๋ผ(๋ฏธ์ ๋ถ„ํ•™ Part.I) - ๋ฏธ๋ถ„

    • ์ˆ˜ํ•™์œผ๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์ธ๋ฅ˜๋ฅผ ์ž์œ ๋กญ๊ฒŒ ํ•˜๋ผ(์„ ํ˜•๋Œ€์ˆ˜ํ•™ Part.I) - ๋ฒกํ„ฐ๊ธฐํ•˜ํ•™

    • ์ˆ˜์‹ ์ž‘์„ฑ์„ ์œ„ํ•œ ๋ ˆ์ดํ…(LaTeX) ํŠœํ† ๋ฆฌ์–ผ

    • ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์„ ์œ„ํ•œ ํŒŒ์ด์ฌ ๋ ˆ๋ฒจ1

    • ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์„ ์œ„ํ•œ ํŒŒ์ด์ฌ ๋ ˆ๋ฒจ2

    • ํŒŒ์ด์ฌ ๋””๋ฒ„๊น… ๊ธฐ์ดˆ

    • ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์„ ์œ„ํ•œ ํŒŒ์ด์ฌ ๋ ˆ๋ฒจ3 - ํ•จ์ˆ˜

    • ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์„ ์œ„ํ•œ ํŒŒ์ด์ฌ ๋ ˆ๋ฒจ4 - ๊ฐ์ฒด์™€ ํด๋ž˜์Šค

    • ํŒŒ์ด์ฌ ๊ฐ€์ƒํ™˜๊ฒฝ๊ณผ ์•„๋‚˜์ฝ˜๋‹ค

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