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인공지능 수학 입문 (Introductory Mathematics for AI)
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인공지능 수학 입문 (Introductory Mathematics for AI)
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01. 함수의 그래프와 방정식의 해
1-1. 강좌소개
1-1. 강좌소개
시청
1-2. 함수의 그래프와 방정식의 해 예습 및 실습
함수의 그래프와 방정식의 해 예습 및 실습
시청
1-3. 수학과 코딩!
수학과 코딩!
시청
1-4. 함수와 그래프, 다항함수, 유리함수
함수와 그래프, 다항함수, 유리함수
시청
1-5. 삼각함수, 지수함수, 로그함수
삼각함수, 지수함수, 로그함수
시청
1-6. 방정식의 해
방정식의 해
시청
1-7. 함수의 그래프와 방정식의 해 복습
함수의 그래프와 방정식의 해 복습
시청
02. 데이터와 행렬
2-1. 데이터와 행렬 예습 및 실습
데이터와 행렬 예습 및 실습
시청
2-2. 인공지능이란?
인공지능이란?
시청
2-3. 벡터
벡터
시청
2-4. 행렬과 텐서
행렬과 텐서
시청
2-5. 행렬의 연산법칙
행렬의 연산법칙
시청
2-6. 특수행렬과 역행렬
특수행렬과 역행렬
시청
2-7. 데이터와 행렬 복습
데이터와 행렬 복습
시청
03. 데이터의 분류
3-1. 데이터의 분류 예습 및 실습
데이터의 분류 예습 및 실습
시청
3-2. 데이터의 유사도, 거리
데이터의 유사도, 거리
시청
3-3. 노름과 유사도
노름과 유사도
시청
3-4. 내적, 사잇각
내적, 사잇각
시청
3-5. 코사인 유사도
코사인유사도
시청
3-6. 데이터의 분류 복습
데이터의 분류 복습
시청
04. 선형연립방정식
4-1. 선형연립방정식 예습 및 실습
선형연립방정식 예습 및 실습
시청
4-2. 행렬과 연립방정식
행렬과 연립방정식
시청
4-3. 선형연립방정식
선형연립방정식
시청
4-4. 첨가행렬
첨가행렬
시청
4-5. 가우스 소거법
가우스소거법
시청
4-6. 연립방정식의 해집합
연립방정식의 해집합
시청
4-7. 선형연립방정식 복습
선형연립방정식 복습
시청
05. 최소제곱문제
5-1. 최소제곱문제 예습 및 실습
최소제곱문제 예습 및 실습
시청
5-2. 최소제곱법
최소제곱법
시청
5-3. 최소제곱법 실습
최소제곱법 실습
시청
5-4. 선형대수학 참고자료
선형대수학 참고자료
시청
5-5. 최소제곱문제 복습
최소제곱문제 복습
시청
06. 극한과 도함수
6-1. 극한과 도함수 예습 및 실습
극한과 도함수 예습 및 실습
시청
6-2. 함수의 극한
함수의 극한
시청
6-3. 도함수
도함수
시청
6-4. 선형근사법
선형근사법
시청
6-5. 테일러 전개
테일러전개
시청
6-6. 극한과 도함수 복습
극한과 도함수 복습
시청
07. 미분방정식, 미적분학 복습
7-1. 미분방정식, 미적분학 예습 및 복습
미분방정식, 미적분학 예습 및 실습
시청
7-2. 극대, 극소, 최대, 최소
극대, 극소, 최대, 최소
시청
7-3. 면적 구하기
면적 구하기
시청
7-4. 미분방정식과 벡터장
미분방정식과 벡터장
시청
7-5. [부록] 미적분학 공식
[부록] 미적분학 공식
시청
7-6. 미분방정식, 미적분학 복습
미분방정식, 미적분학 복습
시청
08. 경사하강법
8-1. 경사하강법 예습 및 실습
경사하강법 예습 및 실습
시청
8-2. 경사하강법(Gradient Descent Method)
경사하강법(Gradient Descent Method)
시청
8-3. 경사하강법 알고리즘 설명
경사하강법 알고리즘 설명
시청
8-4. 미적분학의 상호연관성, 부록
미적분학의 상호연관성, 부록
시청
8-5. 경사하강법 복습
경사하강법 복습
시청
09. 순열, 조합
9-1. 순열, 조합 예습 및 실습
순열, 조합 예습 및 실습
시청
9-2. 수열
수열
시청
9-3. 데이터를 다루는 '통계'
데이터를 다루는 ‘통계’
시청
9-4. 순열, 조합
순열, 조합
시청
9-5. 순열, 조합 복습
순열, 조합 복습
시청
10. 확률과 확률변수
10-1. 확률과 확률변수 예습 및 실습
확률과 확률변수 예습 및 실습
시청
10-2. 알파고의 승리 비결 '확률'
알파고의 승리 비결 ‘확률’
시청
10-3. 확률변수
확률변수
시청
10-4. 확률밀도함수
확률밀도함수
시청
10-5. 확률과 확률변수 복습
확률과 확률변수 복습
시청
11. 확률분포
11-1. 확률분포 예습 및 실습
확률분포 예습 및 실습
시청
11-2. 이산확률분포1
이산확률분포 1
시청
11-3. 이산확률분포2
이산확률분포 2
시청
11-4. 연속확률분포1
연속확률분포 1
시청
11-5. 연속확률분포2
연속확률분포 2
시청
11-6. 확률분포 복습
확률분포 복습
시청
12. 주성분 분석
12-1. 주성분 분석 예습 및 실습
주성분 분석 예습 및 실습
시청
12-2. 차원 축소
차원 축소
시청
12-3. 주성분 분석
주성분 분석
시청
12-4. 주성분 분석 사례
주성분 분석 사례
시청
12-5. 주성분 분석과 선형회귀
주성분 분석과 선형회귀
시청
12-6. 주성분 분석 복습
주성분 분석 복습
시청
13. 네트워크와 행렬
13-1. 네트워크와 행렬 예습 및 실습
네트워크와 행렬 예습 및 실습
시청
13-2. 네트워크로 신경망 구성하기
네트워크로 신경망 구성하기
시청
13-3. 행렬로 연결 관계 분석하기
행렬로 연결 관계 분석하기
시청
13-4. “선형대수학과 구글(Google) 검색엔진” - 페이지랭크 알고리즘
“선형대수학과 구글(Google) 검색엔진” - 페이지랭크 알고리즘
시청
13-5. 네트워크와 행렬 복습
네트워크와 행렬 복습
시청
14. 인공신경망
14-1. 인공신경망 예습 및 실습
인공신경망 예습 및 실습
시청
14-2. 신경망(Neural Network)
신경망 (Neural Network)
시청
14-3. 인공신경망 (Artificial Neural Network)
인공신경망 (Artificial Neural Network)
시청
14-4. 오차역전파법
오차역전파법
시청
14-5. 인공신경망 복습
인공신경망 복습
시청