임장환의 칼만 필터(Kalman Filter) 1

AI/딥러닝에 필요한 선형대수 내용을 하루 10분 투자 한 달 완성으로 마스터 해봐요

모든 AI/딥러닝의 핵심은 결론적으로 최적화입니다. 물론 AI/딥러닝 에서만 최적화이론이 필요한 것은 아님니다. 컴퓨터 비젼, 로보틱스 & 제어시스템, 금융공학 & 퀀트, 데이터 과학, 신호 처리...아마 어느 분야를 공부하던 좀 더 깊이 들어가면 꼭 만나게 되는 주제 중 하나가 최적화이론 입니다. 이 강의에서는 수학적인 기초 이론부터 시작하여 깊이있는 내용들까지 체계적으로 다루고 있습니다. 국내에 개설된 최적화 이론 강의 중 단연 최고라 생각 합니다.

AI/딥러닝, 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽 등에 필요한 최적화이론 입니다. 최적화이론1에서는 중점적으로 다변수함수의 정의와 다변수함수의 미분을 다루고 있습니다. 왜 그럴까요! 모든 최적화 문제는 다변수 함수 형태로 표현되기 때문입니다. 정확한 다변수 함수의 정의와 미분개념을 습득하시면 위 분야의 이론적 접근이 상당히 쉬워집니다.

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!

코딩테스트를 처음 시작하는 분들의 눈높이에 맞춘, 문제풀이 중심의 파이썬(Python) 코딩테스트 강의입니다.

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게임에서 사용되는 중요한 수학개념들을 쉽게 배우는 강의입니다. 수학을 잘 알고 있는 사람은 해당 지식들을 당연하게 여기기 때문에 아무것도 모른다는 가정하에 가르킬 수 없습니다. 정말 비전공자라고 생각하고 초보자 관점에서 설명합니다.

라즈베리파이와 다양한 센서를 활용해 AI 기반 자율주행 자동차를 직접 제작해보는 실습형 강좌입니다.

구글 알고리즘 대회인 google codejam 의 Qualification Round 1st problem 을 소개하고 풀어보는 강의 입니다.

IT기업 코딩테스트 대비를 위한 [자료구조 및 알고리즘 핵심이론 & 관련 실전 문제 풀이 강의] 입니다. - Python 편 -

파이썬 기반 자료구조와 알고리즘 학습으로, 코딩 테스트 문제를 통해 여러분의 코딩 역량을 한층 강화해보세요!

본강의는 CosPro 1급 시험을 준비하는 분을 위한 과정으로 시험 주관사인 (주)와이비엠넷에서 공개한 COS Pro 1급 샘플 문제 풀이 과정입니다.

파이썬 기초부터 역량 인증까지, 프로그래머스 코딩필수역량인증 PCCE로 완벽하게 준비하세요!

실습보다 이론과 맥락에 집중하여, 딥러닝을 깊이 있게 정리하고 큰 그림을 잡고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다. 딥러닝의 뿌리가 되는 수학·통계적 배경을 쉽게 이해할 수 있으며, 현대 딥러닝의 주요 모델인 AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo 등의 원리를 개발자 관점에서 직관적으로 해석해 드립니다.

이 강좌를 통해 문법을 보다 명확하게 이해하시고, 문제 풀이에 대한 자신감을 얻으시길 바랍니다.

러플은 Python으로 학생들이 SW를 보다 쉽게 학습할 수 있도록 만든 교육용 SW입니다. 여기서는 SW로 무엇을 할 수 있는지 배우고, 간단한 실습을 통해 컴퓨팅 사고력을 기를 수 있도록 도움을 드립니다.