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人工知能学習のための線形代数学

人工知能の学習と研究に必要な最小限の線形代数学をしっかりと固める講義です。 人工知能大学院の入試準備はもちろん、論文を読み研究を進める際によく遭遇する核心的な概念や、基礎的な数値線形代数学の手法まで幅広く扱います。

15名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

Linear Algebra
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Interview
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AI
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Business Problem Solving
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Linear Algebra
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Interview
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AI
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Business Problem Solving
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受講後に得られること

  • 人工知能大学院入試のための線形代数学概念整理

  • 人工知能学習のための線形代数学まとめ

  • 人工知能の論文に登場する線形代数学の知識まとめ

人工知能を深く勉強すればするほど、より多くの数学的知識が求められるようになります。

しかし、人工知能のどの分野を勉強したとしても、数学の科目が存在します。

それはまさに… 線形代数学


入試のための線形代数学の基本概念と問題演習から、実際の人工知能の論文で見かけるような、原書や大学の講義ではあまり強調されないが必要な概念まで、

私、ドルフィン座と一緒に勉強しましょう。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 人工知能大学院を準備している学生

  • 人工知能の学習に必要な数学を素早く整理したい学生

こんにちは
jfighter9101333です。

食べていくために始めた人工知能の勉強。
ところが予想外の壁、数学が道を阻み始めます。

「高校を卒業したから、もう数学は終わりだと思っていたのに…」
大人になってからも数学が必要な瞬間は、思ったより頻繁に訪れます。

そんな時はいつでも私を頼ってください。

ドルフィン座が共にいたします。

 学歴

  • 西江大学校 物理学科 学士卒業

  • 浦項工科大学校 人工知能大学院 合格(修士・博士統合課程)

  • Purdue University Industrial Engineering Master degree with thesis 合格。

  • Purdue University Industrial Engineering PhD 合格。

  • ソウル大学校人工知能専攻(協力課程)面接合格 - 最終合格待ち。

 

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カリキュラム

全体

37件 ∙ (52分)

講座資料(こうぎしりょう):

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最終更新日: 

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