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

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

이정훈
88,000원
강의구성 22강
수강기간 30일
제작년도 2021년
증빙서류 수료증
교안/예제
총 금액 0원
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]