인프런 - 최대 AI, AX 강의 학습 플랫폼

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

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.

이 강좌에서는 선형대수학개론을 다루며, 강의를 통해 선형대수학개론을 마스터할 수 있습니다.

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.

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

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

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

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.

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

쉬운 예제를 통한 EKF(확장 칼만), UKF(엔센티드 칼만), Particle Filter(파티클 필터) 이론적인 동작 원리를 이해할 수 있습니다.

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!

AI를 공부하려는데 선형대수 수식 앞에서 매번 막히셨나요? 이 강의는 공식을 외우는 대신, 벡터와 행렬이 공간에서 실제로 어떻게 움직이는지를 눈으로 보여드립니다. 끝까지 들으면 신경망, PCA, SVD 뒤에 숨은 수학을 스스로 읽어낼 수 있습니다.

함수해석학은 유한 차원을 넘어 노름 공간에서의 선형 및 비선형 문제에 대한 연구와 해결을 탐구합니다. 학습자는 노름 공간, 완비성, 범함수, 그리고 스펙트럼 정리와 같은 핵심 개념을 깊이 있게 다루며, 다양한 수학적 및 물리적 맥락에 적용 가능한 통찰력을 얻게 됩니다.

이 과정은 미분 방정식과 MATLAB® ODE 도구 모음에 대한 심층적인 내용을 다룹니다. 학습자는 미분 방정식의 원리와 응용을 이해하고, MATLAB을 활용한 문제 해결 능력을 기를 수 있습니다.

이 과정은 핵심 개념과 그 상호 연결성에 초점을 맞춘 선형대수학 교육의 혁신적인 접근 방식을 제시합니다. 학습자는 매력적인 영상 콘텐츠를 통해 기초 주제를 탐구하고 선형대수학의 구조와 응용에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

이 과정은 복소변수, 미분방정식, 선형대수를 심도 있게 다루며, 이러한 필수적인 수학적 개념들에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 학습자들은 수학 및 공학 분야의 심화 학습에 필수적인 기초 이론과 응용 분야를 탐구하게 됩니다.

이 과정에서는 다변수 함수에 대한 미분, 적분 및 벡터 미적분학을 다룹니다. 수학적 도구와 방법은 물리 과학, 공학, 경제학 및 컴퓨터 그래픽스에서 광범위하게 사용됩니다.

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.

학창시절 수포자였나요? 인공지능에서 수학이 중요하다고 하는데, 어떻게 접근해야할지 막막하나요? 인공지능에서 수학이 중요한 이유는, 인공지능(머신러닝과 딥러닝)의 연산 과정에서 수학을 사용하고 있기 때문입니다. 인공지능을 이해하기 위한 미분, 선형대수학 및 확률과 통계에 대한 쉬운 설명을 위해 수학적 풀이보다 그래프(좌표)를 이용한 쉬운 설명으로 구성되었습니다.

이 과정은 자연 법칙을 표현하는 데 필수적인 미분 방정식을 모델링하고 해결하는 핵심 기술을 다룹니다. 학습자들은 과학 및 공학 분야에서의 응용에 초점을 맞추어 미분 방정식의 이론적 측면과 실용적 측면을 모두 탐구하게 됩니다.