시계열 분석과 예측
데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!
확률과 통계
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비전공자를 위한 수학 통계 기초(이론)
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!
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확률과 통계 101
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
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확률과 통계
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김우근
개발자를 위한 딥러닝
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조범희 (타블렛깎는노인)
확률과 통계 기초
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확률과 통계 101
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인공지능뿌시기
우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (심화이론)
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비전공자를 위한 수학 통계 기초(이론)
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루비네 코딩
시계열 분석과 예측
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에폭
학부생 때 논문 2편 작성한 대학원생이 알려주는 인공지능 입문 공부법
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비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)
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임장환의 칼만 필터(Kalman Filter) 1
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