칼만 필터 1: 칼만필터의 정확한 수학적 원리를 예제로 이해하는 강의

오픈소스없이 직접 짠 코드로 기구학·동역학 이론 구현부터 다관절 매니퓰레이터 통신 인터페이스까지 완벽 마스터

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!

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

누구보다 빠르게 해보는 파이썬 알고리즘 기초 정복 (분할정복, 이진탐색) 파이썬 기초를 배우고 분할정복, 이진탐색 알고리즘을 배워보세요!

딥러닝의 미분과 역전파 수식을 이해하고 싶은 분을 위한 강의입니다. 함수와 극한부터 도함수, 연쇄 법칙, 그래디언트, 경사 하강법을 차례로 배우고, 작은 신경망의 순전파·손실 계산·역전파·가중치 갱신을 직접 계산합니다. 코딩이나 설치 없이 애니메이션으로 개념을 살펴보고, 수식과 AI 학습 과정에 연결합니다.

단 2주 분량의 강의로 알고리즘을 쉽게 만들어 드리겠습니다. 우리는 편해지기 위해서 컴퓨터를 사용하는 건데, 여러분은 왜 컴퓨터를 위해서 많은 시간을 사용하시나요?

머신러닝을 배우면 정확도를 올리는 법을 익힙니다. 그런데 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려 주지 않은 질문이 남습니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 지금 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구를 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 이야기하고 반도체 교재는 회로를 이야기하는데, 그 사이를 잇는 자료가 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하며 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정은 알고리즘 여섯 개를 파이썬으로 직접 만들면서, 만들 때마다 곱셈과 비교와 메모리와 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. 곱셈 몇 번이라는 말은 그 자체로 크기를 가늠할 수 없지만, 보드의 몇 퍼센트라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 지나 여섯 모델을 한 표에 모으면 예상과 다른 그림이 나옵니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 썼는데 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 내리고, 자릿수를 관리하고, 회로를 채점할 기준까지 만듭니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

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.

ChatGPT를 100% 활용하여 파이썬을 처음부터 배웁니다. 지루한 개념 설명보다는 예제 문제와 실습을 통해 수강생들이 직접 코딩을 경험하고, 문제 해결 능력을 키우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 파이썬의 기본 문법을 익힌 후, Level 1과 Level 2의 다양한 문제를 풀어보며 실력을 쌓을 수 있습니다. 또한, 실제 시험처럼 구성된 Exam을 통해 자신의 부족한 부분을 점검하고 보완할 수 있습니다. 주기적인 문제 풀이와 ChatGPT를 활용함으로써, 수강생들은 지루함을 느끼지 않고, 기억에 오래 남는 학습 경험을 할 수 있습니다.

이 과정은 컴퓨터 과학과 공학을 위한 이산 수학의 상호작용적인 소개를 제공합니다. 학습자는 기본 수학 개념, 이산 구조, 이산 확률 이론을 배우며, 이를 통해 컴퓨터 과학의 다양한 분야에 적용할 수 있는 능력을 기르게 됩니다.

코딩테스트를 시작했지만 “내가 못하는 건가, 아직 배워야 할 게 남은 건가?” 헷갈렸던 입문자를 위한 강의입니다. 쉬운 문제를 통해 입력 처리, 문자열, 자료구조, 기본 수학 개념을 익히고, 문제를 어떻게 접근해야 하는지 첫 단추부터 잡아드립니다.

코드 퍼즐 클리어 챌린지는 Swift Playgrounds의 "코딩 배우기 1"을 기반으로, 컴퓨터에게 명령을 내려 원하는 대로 움직이게 만드는 “프로그래밍적 사고”를 4주 동안 집중 훈련하는 과정이에요. 참가자는 매 회차 퍼즐 미션을 해결하면서 문제를 작은 단계로 쪼개는 문제 분해, 반복되는 규칙을 찾아 for나 함수로 정리하는 패턴 인식, 상황에 따라 행동을 바꾸는 논리적 판단을 자연스럽게 익히고, 단순히 정답을 맞히는 것을 넘어 “내가 왜 이렇게 풀었는지”를 설명하고 수정할 수 있는 수준까지 도달해요.

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.

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

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.