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이제 경험보다는 데이터를 기반으로 대답할 때! 통계 지식으로 신뢰성을 수치화하여 근거로 제시한다면 여러분의 설득력은 무한대로 UP!

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.

수학 좋아하는 사람 손! 확률과 통계 배우고 싶은 사람 손!

대학교 통계를 힘들어하는 그대에게, 같은 자리에 있던 선배가 전해주는 노하우 전수. R 프로그래밍을 이용한 기초 통계 정복하기.

여러 진단법들의 결과가 다를 때 그것을 어떻게 통합해야 할까요? 여러 진단법 중에 필요없는 진단법이 있지 않을까요? 이 질문들에 대한 답을 드립니다.

학교에서 배우는 통계, 이해하기 너무 힘드셨죠? 아무리 설명을 들어도 헷갈리던 통계, 이해시켜 드립니다. 엑셀을 통해서 하나하나 손으로 구현하면 이해가 가지 않던 통계 개념들이 이해가 될꺼예요! 재미없던 통계가 재미있어지는 신기한 경험! 선물해드립니다. :)

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.

머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.

Propensity Score Matching analysis가 왜 인기가 많으며 어떤 장점이 있는지 배웁니다. 또, 이를 활용하여 논문으로 제출할 때 바로 사용할 수 있는 표와 그래프를 쉽게 만듭니다.

일반적인 통계 강의에서 다루는 내용을 스토리 텔링 방식으로 차례대로 이어서 이야기 합니다. 무료 프로그램인 R을 엑셀 만큼 쉽게, SPSS보다 쉽게 할 수 있습니다.