1

Vector

Vectors

벡터에 대한 이해와 벡터와 관련된 연산에 대해서 이해한다

Linear functions

2

Vector Operations

Norm and Distance

벡터 기반의 크기와 선형독립에 대해서 이해한다

Linear Independence

3

Matrix

Matrices

행열과 일차방정식의 관계에 대해서 이해한다

Linear equations

4

Matrix Operations

Matrix multiplication

행열을 기반으로 하는 연산에 대해서 이해한다

Matrix inverses

5

Least Square Problem

Least Squares

최소자승법에 대해서 이해하고 실제 데이터에 적용하는 것에 대해서 이해한다

Leaast Squares Data Fitting

6

Linear Regression

Problem Definition

선형회기분석을 위한 모델 생성과 학습 과정에 대해서 이해한다

Gradient Descent

Vectorization

7

Classification

Logistic Regression

로지스틱 회기분석을 기반으로 하는 분류자에 대해서 이해한다

Cross Entropy

8

Model Generalization

Feature Engineering

기계학습 기반의 모델과 데이터의 관계에 대해서 이해한다

Generalization

9

Developing Machine Learning Project

Cross Validation

기계학습을 기반으로 하는 어플리케이션을 개발하는 과정에 대해서 이해한다

Learning Curve

10

Unsupervised Learning

K-means Clustering

대표적인 비지도학습 알고리즘에 대해서 이해한다

Principal Component Analysis

11

Neural Network

Neural Network Architecture

신경망 네트워크를 기반으로 하는 기계학습의 작동원리에 대해서 이해한다

Classification

12

Neural Network

Back-propagation

신경망 네트워크를 기반으로 하는 최적화 알고리즘에 대해서 이해한다

Initialization

13

Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network

합성곱 기반의 신경망 네트워크의 작동원리에 대해서 이해한다

Stochastic Gradient Descent

Autoencoder

Generative Adversarial Networks

14

최종평가