Machine Learning(머신러닝)을 위한 선형대수학 Part.1 초급 2
이정훈
76,000원
통계이론
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] |
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