Machine Learning(머신러닝)을 위한 선형대수학 Part.1 초급 1

통계이론

통계이론

Machine Learning(머신러닝)을 위한 선형대수학 Part.1 초급 1

이정훈

강의구성	22강

제작년도	2021년

강좌소개
커리큘럼

강좌개요

머신러닝에 관련된 선형대수학에 대해서 배우고 학습한 내용을 통하여 머신러닝에 적용해본다.

학습대상

머신러닝을 처음 공부하는 학습자, 초급 개발자, 선형대수학 기초 학습자

학습목표

선형대수학을 숙지하고 머신러닝에 적용하기

참고사항

수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
수강 여부 체크는 현재 동영상 강좌에만 가능합니다. (증빙 서류 발급은 준비중입니다.)
수강 신청 완료 후 수강 가능합니다.

커리큘럼

차시	강의제목	수강여부
01	개요 및 목차[15:15]
02	기초사항: 기초수학(함수1)[29:37]
03	기초사항: 기초수학(함수2)[68:51]
04	기초사항: 기초수학(함수의 극한)[21:39]
05	기초사항: 기초수학(함수의 미분)[20:19]
06	기초사항: 기초수학(함수의 미분2)[52:59]
07	기초사항: 기초수학(함수의 적분)[28:23]
08	벡터[15:35]
09	벡터2[23:23]
10	벡터3[17:26]
11	일차방정식[20:48]
12	일차방정식2[21:49]
13	행렬[18:03]
14	행렬2[21:08]
15	행렬3[20:55]
16	행렬4[13:13]
17	행렬5[23:34]
18	행렬식(행렬과 가우스소거법)[30:29]
19	행렬식[29:18]
20	행렬식2[24:58]
21	행렬식3[19:17]
22	게임이론[33:16]