Matrix Methods in Data Analysis, Signal Processing, and Machine Learning
이 과정은 선형 대수 개념을 통해 머신러닝 알고리즘, 특히 딥러닝과 신경망을 이해하고 만드는 데 필요한 내용을 다룹니다. 확률, 통계, 최적화에 대한 응용을 포함하여 선형 대수의 전반적인 설명을 제공합니다.
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Introduction to EECS II: Digital Communication Systems
This course provides an introduction to key concepts in electrical engineering and computer science through the lens of digital communication systems. Learners will explore the foundational layers of bits, signals, and packets that underpin modern communication technologies, including the Internet.
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Signals and Systems
이 과정은 아날로그 및 디지털 신호 처리의 기초를 다루며, 다양한 공학 시스템에서 필수적인 역할을 하는 주제입니다. 학습자는 신호와 시스템의 기본 개념을 이해하고, 이를 통해 실제 문제를 해결하는 방법을 배웁니다.
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