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수식 작성을 위한 레이텍(LaTeX) 튜토리얼

수식 작성을 위한 LaTeX의 사용법을 배우는 강의입니다.

(4.9) 수강평 7개

수강생 159명

LaTeX

먼저 경험한 수강생들의 후기

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • LaTeX 사용법

  • 수학식 표현법

좋은 Document를 위해 수식은 필수!
레이텍과 함께면 두렵지 않아요 💪

[towards data science] The Unscented Kalman Filter: Anything EKF can do I can do it better!

Chen, Ricky XF. "A Brief Introduction to Shannon's Information Theory." arXiv preprint arXiv:1612.09316 (2016).

실력있는 연구 개발자의 Documentation 📃

실력있는 연구 개발자로 인정받기 위해선, 위와 같이 연구 내용에 대한  좋은 자료들을 남겨야 합니다. 그리고 그 좋은 자료를 위해 필수적인 것이 잘 작성된 수식이에요. 수학을 배우는 분이나 수식 자료를 다루는 분들이라면 공감하시죠?

이런 자료들은 위와 같은 요소들로 이루어져 있습니다. 그중 하나가 수식(Equations)입니다. 하지만 많은 사람들이 수식 작성을 어려워 해요.

 

LaTeX - Wikipedia

이는 LaTeX을 배움으로써 해결할 수 있습니다. 그런데 레이텍을 배우려는 많은 분들이 자료의 부재로 인한 어려움을 겪고 있어요. 그런 분들을 위해 다음과 같은 컨텐츠로 LaTeX 튜토리얼 강의를 준비했습니다. 

이런 걸 배워요 🗂️

1) 연습을 통한 LaTeX 마스터!

본 강의에는 LaTeX을 연습할 수 있는 많은 예제 문제들이 포함되어 있습니다. 이 문제들을 지식 공유자와 함께 직접 풀어보며, LaTeX을 완벽히 익혀봐요!

 

2) LaTeX 실전 연습!

연습을 했다면 실전도 대비해야겠죠? 본 강의에 쓰이는 수식들은 다음과 같은 교재들에 수록되어 있는 수식들입니다. 여러분들은 앞으로 직접 작성하게 될 실전적인 수식들을 대상으로 연습하게 됩니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 수학을 배우시는 분

  • 수식이 들어간 자료를 만드는 분

안녕하세요
입니다.

3,251

명

수강생

138

개

수강평

82

개

답변

5.0

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강의 평점

16

개

강의

강의 이력

  • [멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정

  • [국립기상과학원] 2022년, 2023년, 2025년 기상 AI 부스트캠프

  • [삼성전기] 신입SW과정 전문반

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 전문과정 이러닝 컨텐츠 제작

  • [국가과학기술인력개발원] 박사후연구원 연구 데이터 시각화 과정

  • [원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정

  • [한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육

  • [SK m&service] 데이터 기반 의사결정

  • [한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy

  • [서울시 교육청] 신기술분야 연수

     

  • [KT] KT AI 역량향상 과정

  • [K-ICT] 데이터 안심구역 분석캠프

  • [경기도경제과학진흥원] 처음으로 배우는 비전 AI

  • [경기도경제과학진흥원] 파이썬 데이터 분석 입문

  • [서울과학기술원] AI 활용 심화교육

  • [서울대학교] AI 활용 역량강화 교육

  • [HD한국조선해양] AIC AI 연구직 역량 평가 개발

  • [멀티캠퍼스] 원리부터 구현까지, 머신러닝 핵심 알고리즘 마스터

     

     

     

 

  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝

  • [패스트캠퍼스] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z

  • [패스트캠퍼스] 바이트 디그리 Lv.2 Deep Learning Essentials

  • [패스트캠퍼스] 딥러닝인공지능 초격차

  • [패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2

     

커리큘럼

전체

18개 ∙ (4시간 5분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

7개

4.9

7개의 수강평

  • 문종찬님의 프로필 이미지
    문종찬

    수강평 2

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    100% 수강 후 작성

    • Hy3ons님의 프로필 이미지
      Hy3ons

      수강평 1

      ∙

      평균 평점 5.0

      5

      100% 수강 후 작성

      독학해서 그때 그때 배우면, 필요할 때마다 까먹습니다. 차라리 한번에 이렇게 머리에 때려 박고 연습도 바로 하니까, 이젠 그냥 써지네요. 감사합니다.

      • realfriend89님의 프로필 이미지
        realfriend89

        수강평 3

        ∙

        평균 평점 5.0

        5

        100% 수강 후 작성

        실용적이고 필요한 내용만 알려주는 강의입니다.

        • uniwuesc님의 프로필 이미지
          uniwuesc

          수강평 3

          ∙

          평균 평점 5.0

          5

          100% 수강 후 작성

          좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다! 대학교에서 알려주지 않는 (하지만 필요한) 수식 문서화의 기본을 배울 수 있어서 좋았습니다.

          • 파랑삶님의 프로필 이미지
            파랑삶

            수강평 4

            ∙

            평균 평점 5.0

            5

            100% 수강 후 작성

            좋은 강의 감사합니다.

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            수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(기초대수학편)강의 썸네일

            수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(기초대수학편)

            공대형아(신경식)

            중고등학교 과정에서 배우는 수학 내용들을 압축한 강의입니다. 필요한 수학적 지식, 테크닉들을 각 아이템마다 많은 연습과 함께 배웁니다.

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            대수학

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            수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(기초대수학편)

            공대형아(신경식)

            수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(선형대수학 Part.I) - 벡터기하학강의 썸네일

            수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(선형대수학 Part.I) - 벡터기하학

            공대형아(신경식)

            선형대수학의 첫 번째 강의로서, 벡터와 벡터의 연산을 기하학적으로 이해하는 강의입니다.

            입문

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            선형대수학, 대수학

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            수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(선형대수학 Part.I) - 벡터기하학

            공대형아(신경식)

            수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(미적분학 Part.I) - 미분강의 썸네일

            수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(미적분학 Part.I) - 미분

            공대형아(신경식)

            함수의 극한, 도함수, 미분법, 도함수 공식, 미분의 활용

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            미적분

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            수학으로부터 인류를 자유롭게 하라(미적분학 Part.I) - 미분

            공대형아(신경식)

            [PY 0205] 인공지능을 위한 파이썬 레벨4 - 객체와 클래스강의 썸네일

            [PY 0205] 인공지능을 위한 파이썬 레벨4 - 객체와 클래스

            공대형아(신경식)

            [인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 다섯 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

            초급

            초급

            Python, 인공지능(AI)

            [PY 0205] 인공지능을 위한 파이썬 레벨4 - 객체와 클래스강의 썸네일

            [PY 0205] 인공지능을 위한 파이썬 레벨4 - 객체와 클래스

            공대형아(신경식)

            [PL 0302] 데이터 연산을 위한 파이썬 - 넘파이 마스터 클래스강의 썸네일

            [PL 0302] 데이터 연산을 위한 파이썬 - 넘파이 마스터 클래스

            공대형아(신경식)

            넘파이의 사용법과 이를 이용한 실전연습을 진행하는 강의입니다.

            입문

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            Numpy, Python, 인공지능(AI)

            [PL 0302] 데이터 연산을 위한 파이썬 - 넘파이 마스터 클래스강의 썸네일

            [PL 0302] 데이터 연산을 위한 파이썬 - 넘파이 마스터 클래스

            공대형아(신경식)

            [PY 0204] 인공지능을 위한 파이썬 레벨3 - 함수강의 썸네일

            [PY 0204] 인공지능을 위한 파이썬 레벨3 - 함수

            공대형아(신경식)

            [인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 네 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

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            Python, 인공지능(AI)

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            [PY 0204] 인공지능을 위한 파이썬 레벨3 - 함수

            공대형아(신경식)

            [PY 0202] 인공지능을 위한 파이썬 레벨2강의 썸네일

            [PY 0202] 인공지능을 위한 파이썬 레벨2

            공대형아(신경식)

            [인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 두 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

            입문

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            Python, 인공지능(AI)

            [PY 0202] 인공지능을 위한 파이썬 레벨2강의 썸네일

            [PY 0202] 인공지능을 위한 파이썬 레벨2

            공대형아(신경식)

            [PY 0201] 인공지능을 위한 파이썬 레벨1강의 썸네일

            [PY 0201] 인공지능을 위한 파이썬 레벨1

            공대형아(신경식)

            파이썬의 기본 문법에 대해 많은 연습을 하는 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

            입문

            입문

            Python, 인공지능(AI)

            [PY 0201] 인공지능을 위한 파이썬 레벨1강의 썸네일

            [PY 0201] 인공지능을 위한 파이썬 레벨1

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            신경식의 딥러닝 - Gradient-based Linear Regression (1)강의 썸네일

            신경식의 딥러닝 - Gradient-based Linear Regression (1)

            공대형아(신경식)

            Gradient descent로 가장 간단한 형태의 딥러닝 모델을 학습시키는 과정에 대해 완벽히 이해하는 강의입니다.

            입문

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            딥러닝, gradient-descent, python3

            신경식의 딥러닝 - Gradient-based Linear Regression (1)강의 썸네일

            신경식의 딥러닝 - Gradient-based Linear Regression (1)

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            [PY 0203] 디버깅 기초강의 썸네일

            [PY 0203] 디버깅 기초

            공대형아(신경식)

            [인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 세 번째 강의입니다. 파이썬 코드를 디버깅 하는 방법에 대해 배웁니다.

            입문

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            Python, 인공지능(AI), debugging

            [PY 0203] 디버깅 기초강의 썸네일

            [PY 0203] 디버깅 기초

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            신경식의 딥러닝 - Gradient-based Linear Regression (2)강의 썸네일

            신경식의 딥러닝 - Gradient-based Linear Regression (2)

            공대형아(신경식)

            Gradient-based Linear Regression (1)에서 직접 구현한 코드를 PyTorch의 기능들을 이용하여 실전 코드로 구현하는 방법을 배우는 강의입니다. 또한 데이터 전처리에 대한 필요성, 이론, 학습에 미치는 영향을 이론적으로 배우고, 실전 코드로 구현하는 강의입니다.

            입문

            입문

            딥러닝, PyTorch, gradient-descent

            신경식의 딥러닝 - Gradient-based Linear Regression (2)강의 썸네일

            신경식의 딥러닝 - Gradient-based Linear Regression (2)

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            신경식의 딥러닝 - Gradient Descent강의 썸네일

            신경식의 딥러닝 - Gradient Descent

            공대형아(신경식)

            딥러닝의 가장 핵심적인 학습 알고리즘인 gradient descent를 집중적으로 학습하는 강의입니다.

            초급

            초급

            딥러닝, gradient-descent, 최적화이론

            신경식의 딥러닝 - Gradient Descent강의 썸네일

            신경식의 딥러닝 - Gradient Descent

            공대형아(신경식)

            [PL 0303] 데이터 시각화를 위한 파이썬 - 맷플롯립 마스터 클래스강의 썸네일

            [PL 0303] 데이터 시각화를 위한 파이썬 - 맷플롯립 마스터 클래스

            공대형아(신경식)

            맷플롯립 라이브러리를 이용한 데이터 시각화를 다루는 강의입니다.

            입문

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            Matplotlib, Python, 인공지능(AI)

            [PL 0303] 데이터 시각화를 위한 파이썬 - 맷플롯립 마스터 클래스강의 썸네일

            [PL 0303] 데이터 시각화를 위한 파이썬 - 맷플롯립 마스터 클래스

            공대형아(신경식)

            신경식의 딥러닝 - Gradients and PyTorch's Autograd강의 썸네일

            신경식의 딥러닝 - Gradients and PyTorch's Autograd

            공대형아(신경식)

            딥러닝을 시작하기 위해 필요한 기본적인 미분법과 PyTorch의 Autograd 기능을 배우는 강의입니다.

            초급

            초급

            딥러닝, 미적분, PyTorch

            신경식의 딥러닝 - Gradients and PyTorch's Autograd강의 썸네일

            신경식의 딥러닝 - Gradients and PyTorch's Autograd

            공대형아(신경식)

            [PL 0301] 파이썬 가상환경과 아나콘다강의 썸네일

            [PL 0301] 파이썬 가상환경과 아나콘다

            공대형아(신경식)

            가상환경의 개념과 설정하는 방법을 배웁니다.

            입문

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            Anaconda

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            [PL 0301] 파이썬 가상환경과 아나콘다

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