
AI 리터러시의 이해
부산대학교 소프트웨어융합교육원
인공지능과 AI 윤리를 이해 및 학습하고, 자신의 전공 분야와 접목하여 인공지능 디지털 역량을 강화해보자!
입문
인공지능(AI), 머신러닝
プログラミングスキル、アルゴリズムスキル、統計分析スキルのプロフェッショナル能力を向上させましょう!
Pythonの基礎
データ構造
データ分析
学習対象は
誰でしょう?
Python言語の基礎を学びたい人
プログラミングスキル、アルゴリズムスキル、統計分析のための専門能力を必要とする方
全体
50件 ∙ (24時間 11分)
1. 1-1. Pythonの紹介
06:03
3. 2-1.変数、演算
09:45
4. 2-2.基本資料タイプ01
27:16
5. 2-3.基本資料タイプ02
19:57
6. 2-4.数式を計算する実習
10:43
7. 3-1.リスト
31:17
8. 3-2.タプル、辞書、セット
15:55
9. 4-1.演算、条件文(if)
30:32
13. 5-2.
21:19
14. 6-1.ファイルの読み書き
25:15
15. 6-2.ファイル入出力実習問題
37:58
16. 7-1.クラスの生成
27:52
18. 1-1.データ構造、アルゴリズム
35:46
21. 3-1.マッピングタイプ01
28:52
22. 3-2.マッピングタイプ02
26:02
26. 5-1.ツリー01
42:53
27. 5-2.ツリー02
31:15
28. 6-1.検索 01
28:55
29. 6-2. 検索 02
34:17
30. 7-1. Sort 01
29:36
31. 7-2.
31:39
32. 8-1. Graph 01
35:25
33. 8-2. Graph 02
23:06
34. 1-1.
31:45
36. 1-3。確率的データと確率変数
31:18
37. 2-1.確率分布関数01
51:53
38. 2-2. 確率分布関数 02
15:48
39. 2-3.離散確率分布の種類
41:07
40. 3-1. recall
32:19
41. 3-2.連続確率変数
28:58
42. 3-3.連続確率分布の種類
52:51
44. 4-2.結合分布関数
33:12
45. 5-1.条件付き確率
37:47
46. 5-2.条件付き分布関数
22:40
47. 6-1.ベイズクリーンアップ
58:48
48. 6-2.最大可能性推定法
33:00
49. 7-1.
12:20
50. 7-2.マコフチェーン
39:23
全体
10件
5.0
10件の受講レビュー
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 7
∙
平均評価 4.4
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 371
∙
平均評価 4.8
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