이런 걸
배워요!
인공지능을 위한 필수 수학인 미분, 선형대수학, 확률과 통계
인공지능에서 왜 수학(미분, 선형대수학, 확률과 통계)가 필요한지에 대한 의미
인공지능을 위한 기초 수학!
비전공자도, 수포자도 할 수 있어요.
기초 수학 미분 선형대수학 확률과 통계
인공지능에서 필요한 수학인 미분, 선형대수학 및 확률과 통계에 대해 배웁니다. 또한 수학적 지식이 전혀 없는 분들을 위해 미분에 앞서 기초 수학도 추가했습니다.
문제 풀이 위주보다는 다양한 예제를 통해 그림으로 이해하는 원리 위주의 강의가 진행됩니다.
인공지능 기초수학을 배움으로써 인공지능(머신러닝과 딥러닝)에 대한 용어 및 연산과정을 충분히 익힐 수 있습니다. 또한 최근 인공지능 관련 공고를 보면, 알고리즘에 대한 이해뿐만 아니라 확률과 통계와 같은 선수과목들을 직접적으로 명시하는 기업들도 많아지는 추세입니다.
즉, 인공지능 기초수학을 학습함으로써 두려움 없이 수학을 접하고, 마스터할 수 있는 기회를 갖게 될 것이며, 이 수업을 통해 인공지능의 기초를 탄탄히 할 수 있습니다.
수학적 알고리즘 이해 누구나 쉽게 폭넓은 응용 가능성
이 강의에서는 인공지능을 위한 기초수학을 다루지만, 기초수학을 마스터함으로써 인공지능의 알고리즘에 대한 이해가 가능해집니다.
즉, 인공지능 관련한 이직이 가능하거나, 현재 인공지능 관련 업무를 하고 있는 경우 다양한 응용이 가능해집니다.
다양한 예제와 그래프 원리에 충실한 수업
수학은 문제를 푸는 것이라고 생각할 수 있으나, 이 강의는 원리에 대한 이해를 목표로 합니다.
따라서 다양한 예제와 그래프(좌표)를 이용한 설명으로 재미있게 수학을 배울 수 있습니다.
Q: 비전공자도 들을 수 있나요?
A: 비전공자를 위한 수학입니다. 따라서 중~고등학생들도 수강하면 수학 수업에 자신감을 갖게 됩니다. 물론 전공은 하였지만, 시간이 많이 흘러 기억이 가물가물한 전공자를 위한 내용이기도 합니다.
Q: 왜 인공지능 기초수학을 배워야 하나요?
A: 인공지능 기초수학은 인공지능의 기초 중에 기초입니다. 기초수학을 알지 못한다면 인공지능에서 다루는 알고리즘에 대한 이해가 어려울 수 있기 때문에 반드시 학습이 필요합니다.
Q: 이 강의만의 특별한 장점이 있을까요?
A: 수학 문제 풀이보다 원리 위주의 설명을 위해 많은 예시를 제시했으며, 그래프를 이용해 쉽게 설명했습니다. 따라서 부담 없이 수강할 수 있습니다.
📣 학습에 참고해주세요!
• 강의 제작 과정에서 필기를 하면서 녹음을 진행하다보니 목소리가 작게 녹음이 되었습니다. 주위 소음이 큰 환경이라면 강의가 잘 들리지 않을 수 있습니다.
학습 대상은
누구일까요?
인공지능을 처음 접하는 사람, 인공지능 관련 일을 하더라도 기초부터 탄탄히하고 싶은 사람
수학을 어려워하는 중/고등학생
선수 지식,
필요할까요?
없음
수강생 수
395
수강평 수
43
강의 평점
4.0
강의 수
1
"모두의 인공지능 기초수학" 저자이면서 인공지능 기초수학 강의를 진행하는 제이미입니다.
개발자로 시작하여 DBA, 그리고 시스템 운영까지 IT분야에서 다양한 경험을 하였습니다. 누구나 다 그렇겠지만, IT분야에서 밥을 먹고 사는 사람들은 평생 공부를 해야합니다. 저 또한 중간 중간 공부를 게을리 하지 않은 덕분에 정보관리 기술사와 컴퓨터시스템응용 기술사 자격증을 취득하였습니다.
지금은 빅데이터 시스템을 운영하고 있으며, 저 또한 빅데이터 관련하여 전문적인 지식 습득을 위하여 석사과정중에 있습니다.
학교에서 배운 지식과 현업에서 익힌 경험을 저와 같은 어려움을 겪고 계신 분들과 공유하고 싶습니다.
전체
22개 ∙ (9시간 54분)
Chapter1: 방정식과 부등식
30:33
Chapter2: 함수
32:34
Chapter3: 직선과 기울기
11:13
Chapter4: 지수와 제곱근
20:16
Chapter5: 다항식과 기하학
17:36
Chapter6: 지수함수와 로그함수
27:18
Chapter8: 다항함수의 미분
40:08
Chapter9-1: 도함수의 활용
32:26
Chapter9-2: 도함수의 활용
29:27
Chapter10-1: 벡터와 공간
36:06
Chapter10-2: 벡터와 공간
40:01
Chapter10-3: 벡터와 공간
27:31
Chapter10-4: 벡터와 공간
14:13
Chapter11-1: 행렬 변환
27:31
Chapter11-2: 행렬 변환
34:04
Chapter12: 상호좌표계
14:22