컴퓨터 과학을 위한 수학
Open Academy
이 과정은 과학 및 공학을 위한 기초 이산수학을 다루며, 컴퓨터 과학에 유용한 수학적 도구와 증명 기법에 초점을 맞춥니다. 학습자는 논리 기호, 집합, 관계, 그래프 이론, 상태 머신 및 알고리즘과 같은 주제를 탐구하게 됩니다.
입문
algorithms, computation, structures
머신러닝 알고리즘을 이해하고 설명할 수 있어요
딥러닝 모델을 구축하고 평가할 수 있어요
실제 문제에 인공지능 기술을 적용할 수 있어요
MIT OpenCourseWare
인공지능의 세계
인공지능이 점점 더 많은 분야에서 활용되면서, 그 기초를 이해하는 것이 중요해졌어요. 하지만 복잡한 알고리즘과 이론 때문에 시작하기가 어려운 경우가 많죠. 이 과정은 그런 고민을 덜어줄 수 있는 기회를 제공합니다.
기초부터 차근차근 설명하며, 실제 사례를 통해 학습할 수 있어요. 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해하고, 이를 바탕으로 다양한 문제를 해결하는 데 필요한 기술을 익힐 수 있습니다. 이 과정을 통해 인공지능의 기본 원리를 이해하고, 실무에 적용하는 능력을 기를 수 있을 거예요.
강의 영상 · 총 24개
Lec 1 | MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2010
Lec 2 | MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2010
Lec 3 | MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2010
Lec 4 | MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2010
Industry mentor overview | MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2010
Lec 5 | MIT 6.172 Performance Engineering of Software Systems, Fall 2010
원본 강의
학습 대상은
누구일까요?
인공지능에 대한 기초 지식이 부족한 사람
머신러닝을 활용하고 싶지만 방법을 모르는 사람
딥러닝의 원리를 이해하지 못해 어려움을 겪는 사람
선수 지식,
필요할까요?
기본적인 수학 지식이 있는 사람
프로그래밍 언어에 대한 이해가 있는 사람
데이터 분석에 관심이 있는 사람
1,436
명
수강생
7
개
수강평
5.0
점
강의 평점
72
개
강의
"언어가 학습의 장벽이 되지 않도록."
세계 유수 기관의 공개 강의를 전합니다.
번역과 자막 작업을 거쳐, 모든 학습자가 원어 부담 없이 강의를 따라갈 수 있도록 돕습니다.
전체
26개 ∙ (29시간 22분)
해당 강의에서 제공:
무료
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