Machine Learning(머신러닝)을 위한 선형대수학 Part.1 초급 2

통계이론

통계이론

Machine Learning(머신러닝)을 위한 선형대수학 Part.1 초급 2

이정훈

강의구성	19강	강좌코드	ST_J010503
수강기간	30일
제작년도	2021년
증빙서류	발행불가※ 이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다.
교안/예제	1.19개의 VOD로 구성되었습니다. 2. 교안은 수강중인 회원만 다운로드 가능합니다.

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	벡터공간[23:43]
02	벡터공간2[12:33]
03	벡터공간3[14:33]
04	벡터공간4[33:26]
05	벡터공간5[13:05]
06	벡터공간6[16:28]
07	벡터공간7[17:16]
08	선형변환[25:14]
09	선형변환2[15:50]
10	선형변환3[23:52]
11	선형변환4[23:22]
12	수직성[21:42]
13	수직성2[27:12]
14	그램슈미츠-직교화 과정[17:49]
15	고윳값과 고유벡터[20:37]
16	고윳값과 고유벡터2[22:03]
17	고윳값과 고유벡터3[12:55]
18	이차형식[33:44]
19	이차형식[20:30]