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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

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

데이터 과학의 핵심은 방대한 데이터를 체계적으로 분석하는 능력을 지닌 인간을 잘 모방하는 것! 해당 과정을 통해 데이터 과학의 기본이 되는 과학적 모델링을 이해하기 위한 기초적인 수학 지식을 리마인드 할 수 있습니다.

쉬운 예제를 통한 칼만 필터(Kalman Filter)의 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.

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!

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.

적분학의 이론, 수치 근사, 직관, 그리고 시각화. 수학-코딩 스킬을 향상시키세요.

머신러닝,AI, Robotics, 컴퓨터 비젼 등 공학전공자를 위한 깊이 있는 선형대수학 입니다. 깊이 있게 선형대수학을 공부하실 분들에게 권합니다. 가능한 쉽게 설명하면서 주제의 선택과 집중을 통하여 깊은 내용들을 다루고 있습니다.

미적분학에 대한 깊은 이해와 직관을 개발하세요. 문제를 해결하고 손으로 그리고 Python으로 알고리즘을 구현하세요.