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쉬운 예제를 통한 칼만 필터(Kalman Filter)의 이론적인 동작 원리를 이해할 수 있습니다.

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미적분학이 너무 어렵다면? 기초부터 차근차근! 대학교 미적분학 수준을 다룹니다.

MATLAB의 기초를 다지고 프로그래밍의 기본 개념을 응용 및 이해해보자!

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!

이 과정에서는 정량적 방법이 오늘날 가장 중요한 기업들에 미친 실질적인 영향을 다룹니다. 학습자는 데이터 마이닝, 동적 최적화, 시뮬레이션 등 경쟁 우위를 창출하는 핵심 정량적 방법을 배우게 됩니다.

이 과정은 확률 이론과 통계적 추론의 도구를 다루며, 데이터 분석 및 이해에 필수적인 내용을 제공합니다. 학습자들은 다양한 분야에서의 데이터 활용 방법을 익힐 수 있습니다.

학습자가 연구의 전반적인 과정에 대한 지식을 습득하고, 교육현장에서 실제 연구를 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 목적으로 연구 논문이나 보고서 작성에 대한 부담감을 줄이고 체계적이고 효율적으로 연구 논문이나 보고서를 작성할 수 있도록 구성하였습니다.

이 강좌에서는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 활용하여 다양한 행렬계산 관련 문제들을 푸는 방법을 배웁니다.파이썬을 몰라도, 선대개 지식이 얕아도 주어진 문제를 풀 수 있게 됩니다.

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다. 참고서적 "모두의 확률과 통계" https://wikidocs.net/book/18165

본 강의에서는 대학교 1학년 수준의 미적분학 강의를 진행합니다. 특히 일변수 함수 적분에 대해 집중적으로 다루며 여러가지 적분법과 기술적인 접근을 익힐 수 있습니다. 적분을 응용하는 사례로 부피나 표면적 같은 문제를 다룹니다. 수치 적분을 방법을 파이썬 코딩을 이용해 학습합니다.

본 강의에서는 대학교 1학년 수준의 미적분학 강의를 진행합니다. 특히 일변수 함수 미분에 대해 집중적으로 다루며 여러가지 미분법과 미분 공식을 익혀나갑니다. 실용적으로 미분을 적용할 수 있는 사례로 선형 근사, 함수의 증가와 감소, 최적화 문제 등을 선별해 익혀봅니다.

빅데이터를 기반으로 한 인공지능/ 사물인터넷/ 핀테크/ 가상현실/ 무인자동차/ 블록체인/ 5G 등 우리가 알아야 할 4차 산업혁명 시대의 테크 트렌드를 소개하고, 일상에서 어떻게 구현되고 있는지 설명한다.

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.

통계적 추론의 핵심 방법론인 베이즈 추론(Bayesian Inference)과 범주형 데이터 분석에 특화된 하야시 수량화 방법을 학습합니다. SPSS Bayesian Statistics를 활용하여 이항 비율, 평균 차이, 상관계수, 회귀모형, 분산분석 등 다양한 통계 분석을 실습하며, 범주형 변수의 내면적 통찰을 끌어내는 수량화 방법 1~4를 마스터합니다.

구조방정식모델(SEM)의 부트스트래핑 기법과 위계형 선형모형(HLM)을 활용한 다층 데이터 분석을 학습합니다. AMOS 프로그램의 고급 기능부터 HLM의 실무 적용까지, 복잡한 연구 데이터를 분석하는 통계 전문가로 성장할 수 있는 심화 과정입니다. 교육, 심리학, 사회학, 보건 분야의 실제 연구 사례를 통해 이론과 실무를 모두 습득합니다.

Siemens NX에는 Relation Design 및 Knowledge Template 구축과 관련된 많은 기능을 포함하고 있습니다. 즉 사전에 정의된 설계 규칙, 설정 및 관계를 구현할 수 있는 각종 템플릿, 라이브러리 기능을 내포하고 있습니다. 이를 활용하여 설계 프로세스를 간소화하고 일관성과 정확성을 보장할 수 있습니다. 또한 고객 맞춤형으로 템플릿 제작도 가능합니다. 이에 이번 강좌에서는 기본 강좌 파트로, Expressions 선언 및 관리기법, List, String를 제어할 수 있는 각종 함수 활용법, Dialog, Measure, Expression Link, Excel Data 활용법, Requirement Validation기능 등을 설명하고 있습니다.

이 강의를 통해, 일반기계기사 자격증 취득에 필요한 도면 투상, 규격 준수, CAD 프로그램 사용법을 배울 수 있습니다.