머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수
머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.
선형대수학개론
이 강좌에서는 선형대수학개론을 다루며, 강의를 통해 선형대수학개론을 마스터할 수 있습니다.
벡터 미적분학 시리즈1 - 미분 기초
이 강좌를 통해 수강생은 벡터 미적분학 (미적분2)에서 미분의 기초에 대해 다질 수 있습니다.
벡터 미적분학 시리즈4 - 적분 심화
이 강좌를 통해 다변수 함수의 적분 심화에 대한 지식을 쌓을 수 있습니다.
벡터 미적분학 시리즈2 - 미분 심화: 최적화 이론의 기초와 벡터 함수
이 강좌를 통해 다변수 함수의 최적화 이론의 기초를 배우며, 벡터 함수에 대한 전반적인 내용을 배우게 됩니다.
파이썬을 활용한 선형대수학 - NumPy와 SciPy의 활용
이 강좌에서는 파이썬의 SciPy 라이브러리를 활용하여 다양한 행렬계산 관련 문제들을 푸는 방법을 배웁니다.파이썬을 몰라도, 선대개 지식이 얕아도 주어진 문제를 풀 수 있게 됩니다.
[딥러닝 전문가 과정 DL1231] Backpropagation과 야코비안 행렬
딥러닝에서 가장 중요한 Backpropagation의 원리를 기초부터 심화까지 다루는 강의입니다.
인공지능 기초수학
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.
정보올림피아드(중등)
지난 정보올림피아드 기출문제 해설을 통한 정올 유형 학습/예상
벡터 미적분학 시리즈3 - 적분 기초
이 강좌를 통해 다변수 함수의 적분의 기초에 대한 지식을 쌓을 수 있습니다.
반드시 알아야 할 Tensorflow 수학
Tensorflow 은 간단한 사칙연산도 복잡한 그래프라는 구조를 사용해야합니다. 왜 그럴까요? 그건 Tensorflow가 경사하강법이란 알고리즘을 수행하면서 미분식이 필요하기 때문입니다. 그래프 구조는 그 미분식을 편리하게 도출하기 위한 수단입니다. 왜 그런지 수학적으로 설명했습니다.
스크래치 코딩으로 배우는 수학의 개념과 원리
이 강의에서는 MIT(Massachusetts Institute of Technology)에서 프로그램 교육을 위해 만든 스크래치를 이용하여 프로그래밍의 핵심요소를 배우게 됩니다.
