머신러닝/딥러닝 수학 입문

강의수7강 학습자수1,168명 수강평3.4/5(총 4명)

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강좌정보

강좌정보 테이블
학습내용 1. 머신러닝/딥러닝에 필요한 기본적인 수학공식의 개념과 함수의 의미에 대해 알아본다.
2. 각 수학공식을 파이썬 코드로 표현하는 방법에 대해 알아본다.
학습대상 <학습대상>
1. Python 프로그래밍 및 Python 패키지의 기본적인 사용법을 알고 있으신 분
2. 머신러닝/딥러닝의 기본적인 이론에 대한 이해가 있으신 분

<실습환경>
동영상 학습 전에 "사전 학습자료" 자료를 꼭 읽어보신 후 필요한 선수지식과 SW를 확인하시기 바랍니다.
* 본 세미나는 Google Colaboratory 환경에서 진행되었습니다.
* 강연자료 및 실습자료는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
- 자료 링크 : http://bitly.kr/TcaboO

<사전학습자료>
▶ T아카데미 온라인 강의 (Python 프로그래밍)
https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=89
▶ T아카데미 온라인 강의 (코드로 알아보는 딥러닝 입문)
https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=151
▶ T아카데미 온라인 강의 (NumPy) : 
https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=153

* 본 강의는 2019.4.11(목)에 진행된 제49차 토크ON세미나 동영상입니다.
강사 한대희 (마이캠퍼스)
학습기간 수강신청일로부터 30일
이수기준 진도 100% 완료

강의목록 테이블
강의 차수명 강의시간 진도율 학습하기 학습자료
[0강] Colab 사용환경 준비 5분 0%
[1강] Pyhon/Numpy/Tensorfolw 기초 24분 0%
[2강] 미분 36분 0%
[3강] 딥러닝 31분 0%
[4강] 선형대수 40분 0%
[5강] 회귀분석 (Regression) 26분 0%
[6강] L1/L2 정규화 (Regulaization) 23분 0%
▶ 강의자료 1. Python_미분_딥러닝
▶ 강의자료 2. 선형대수
▶ 강의자료 3. 회귀분석_Regression
▶ 사전 학습자료

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