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인공지능 수학 기초 (Basic Mathematics for AI)
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인공지능 수학 기초 (Basic Mathematics for AI)
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01. 벡터
1-1. 강좌소개
1-1. 강좌소개
시청
1-2. 벡터 예습 및 실습
1-2. 벡터 예습 및 실습
시청
1-3. Big Picture
1-3. Big Picture
시청
1-4. 벡터
1-4. 벡터
시청
1-5. 내적
1-5. 내적
시청
1-6. 정사영
1-6. 정사영
시청
1-7. 벡터 복습
1-7. 벡터 복습
시청
02. 선형연립방정식
2-1. 선형연립방정식 예습 및 실습
2-1. 선형연립방정식 예습 및 실습
시청
2-2. 선형연립방정식
2-2. 선형연립방정식
시청
2-3. Gauss 소거법과 Gauss-Jordan 소거법
2-3. Gauss 소거법과 Gauss-Jordan 소거법
시청
2-4. 선형연립방정식 복습
2-4. 선형연립방정식 복습
시청
03. 행렬과 행렬식
3-1. 행렬과 행렬식 예습 및 실습
3-1. 행렬과 행렬식 예습 및 실습
시청
3-2. 행렬 연산
3-2. 행렬 연산
시청
3-3. 역행렬
3-3. 역행렬
시청
3-4. 기본행렬
3-4. 기본행렬
시청
3-5. 선형연립방정식의 해집합, 특수행렬
3-5. 선형연립방정식의 해집합, 특수행렬
시청
3-6. 행렬식
3-6. 행렬식
시청
3-7. 행렬과 행렬식 복습
3-7. 행렬과 행렬식 복습
시청
04. 일차독립과 기저 및 차원
4-1. 일차독립과 기저 및 차원 예습 및 실습
4-1. 일차독립과 기저 및 차원 예습 및 실습
시청
4-2. 일차독립
4-2. 일차독립
시청
4-3. 기저와 차원
4-3. 기저와 차원
시청
4-4. 정사영과 최소제곱해
4-4. 정사영과 최소제곱해
시청
4-5. 일차독립과 기저 및 차원 복습
4-5. 일차독립과 기저 및 차원 복습
시청
05. 선형변환
5-1. 선형변환 예습 및 실습
5-1. 선형변환 예습 및 실습
시청
5-2. 선형변환
5-2. 선형변환
시청
5-3. 표준행렬
5-3. 표준행렬
시청
5-4. 핵과 치역
5-4. 핵과 치역
시청
5-5. 선형변환 복습
5-5. 선형변환 복습
시청
06. 고윳값, 고유벡터, 대각화
6-1. 고윳값, 고유벡터, 대각화 예습 및 실습
6-1. 고윳값, 고유벡터, 대각화 예습 및 실습
시청
6-2. 고윳값과 고유벡터
6-2. 고윳값과 고유벡터
시청
6-3. 닮음 행렬과 행렬의 대각화
6-3. 닮음 행렬과 행렬의 대각화
시청
6-4. 직교 대각화
6-4. 직교 대각화
시청
6-5. 고윳값, 고유벡터, 대각화 복습
6-5. 고윳값, 고유벡터, 대각화 복습
시청
07. SVD(특잇값 분해), 이차형식
7-1. SVD(특잇값 분해), 이차형식 예습 및 실습
7-1. SVD(특잇값 분해), 이차형식 예습 및 실습
시청
7-2. 특잇값 분해(SVD)
7-2. 특잇값 분해(SVD)
시청
7-3. 일반화된 역행렬
7-3. 일반화된 역행렬
시청
7-4. 이차형식
7-4. 이차형식
시청
7-5. SVD(특잇값 분해), 이차형식 복습
7-5. SVD(특잇값 분해), 이차형식 복습
시청
08. 일변수 함수와 미적분
8-1. 일변수 함수와 미적분 예습 및 실습
8-1. 일변수 함수와 미적분 예습 및 실습
시청
8-2. 함수
8-2. 함수
시청
8-3. 극한
8-3. 극한
시청
8-4. 도함수와 미분
8-4. 도함수와 미분
시청
8-5. 미분의 응용
8-5. 미분의 응용
시청
8-6. 적분
8-6. 적분
시청
8-7. 일변수 함수와 미적분 복습
8-7. 일변수 함수와 미적분 복습
시청
09. 다변수 함수와 미적분(극대, 극소)
9-1. 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 예습 및 실습
9-1. 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 예습 및 실습
시청
9-2. 벡터와 공간 기하
9-2. 벡터와 공간 기하
시청
9-3. 벡터함수
9-3. 벡터함수
시청
9-4. 편도함수와 그래디언트
9-4. 편도함수와 그래디언트
시청
9-5. 함수의 극대, 극소
9-5. 함수의 극대, 극소
시청
9-6. 경사하강법(gradient descent method)
9-6. 경사하강법(gradient descent method)
시청
9-7. 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 복습
9-7. 다변수 함수와 미적분(극대, 극소) 복습
시청
10. 순열, 조합, 확률
10-1. 순열, 조합, 확률 예습 및 실습
10-1. 순열, 조합, 확률 예습 및 실습
시청
10-2. 통계학
10-2. 통계학
시청
10-3. 용어 소개
10-3. 용어 소개
시청
10-4. 순열, 조합
10-4. 순열, 조합
시청
10-5. 확률
10-5. 확률
시청
10-6. 베이즈 정리
10-6. 베이즈 정리
시청
10-7. 순열, 조합, 확률 복습
10-7. 순열, 조합, 확률 복습
시청
11. 확률변수
11-1. 확률변수 예습 및 실습
11-1. 확률변수 예습 및 실습
시청
11-2. 확률변수
11-2. 확률변수
시청
11-3. 기댓값
11-3 기댓값
시청
11-4. 분산과 표준편차
11-4. 분산과 표준편차
시청
11-5. 확률변수 복습
11-5. 확률변수 복습
시청
12. 확률분포
12-1. 확률분포 예습 및 실습
12-1. 확률분포 예습 및 실습
시청
12-2. 이산확률분포
12-2. 이산확률분포
시청
12-3. 연속확률분포
12-3. 연속확률분포
시청
12-4. 결합확률분포, 공분산과 상관계수
12-4. 결합확률분포, 공분산과 상관계수
시청
12-5. 확률분포 복습
12-5. 확률분포 복습
시청
13. 주성분 분석
13-1. 주성분 분석 예습 및 실습
13-1. 주성분 분석 예습 및 실습
시청
13-2. PCA 개관과 PC의 유도
13-2. PCA 개관과 PC의 유도
시청
13-3. PC 스코어
13-3. PC 스코어
시청
13-4. PCA 예제
13-4. PCA 예제
시청
13-5. 주성분 분석 복습
13-5. 주성분 분석 복습
시청
14. 인공신경망
14-1. 인공신경망 예습 및 실습
14-1. 인공신경망 예습 및 실습
시청
14-2. 인공신경망(ANN)
14-2. 인공신경망(ANN)
시청
14-3. 오차 역전파법(Back propagation)
14-3. 오차 역전파법(Back propagation)
시청
14-4. MNIST 사례
14-4. MNIST 사례
시청
14-5. 인공신경망 복습
14-5. 인공신경망 복습
시청