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게임 개발에 관심이 있고, 수학이 중요하다는 것을 알지만 막상 어떤 수학을 공부할지 몰라 감을 못잡는 분들을 위해 개괄적으로 설명해주는 강좌를 준비해보았습니다. 게임 제작 과정에서 사용되는 다양한 수학에 대해 이야기해보고자 합니다.

학창시절 수학을 포기했었지만 이제 공업수학에 도전하려고 하시는 성인분들에게 중, 고교수학의 기반을 만들어 드리는 강의입니다.

이 강좌를 통해 다변수 함수의 최적화 이론의 기초를 배우며, 벡터 함수에 대한 전반적인 내용을 배우게 됩니다.

이 강좌를 통해 수강생은 벡터 미적분학 (미적분2)에서 미분의 기초에 대해 다질 수 있습니다.

고도화된 리테일 비즈니스에 맞는 데이터 분석을 이해하고, 산업에서 활용하는 툴 활용법을 익혀보자!

AI/딥러닝, 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽 등에 필요한 최적화이론 입니다. 최적화이론1에서는 중점적으로 다변수함수의 정의와 다변수함수의 미분을 다루고 있습니다. 왜 그럴까요! 모든 최적화 문제는 다변수 함수 형태로 표현되기 때문입니다. 정확한 다변수 함수의 정의와 미분개념을 습득하시면 위 분야의 이론적 접근이 상당히 쉬워집니다.

수학 좋아하는 사람 손! 확률과 통계 배우고 싶은 사람 손!

주식을 공부하고 싶으신 분 주목! 그런데, 금융공학도 모르고 주식을 공부하신다고요? 기초부터 탄탄히 금융공학을 통해서 제대로 돈 버는 방법을 배워볼까요?

대학교 통계를 힘들어하는 그대에게, 같은 자리에 있던 선배가 전해주는 노하우 전수. R 프로그래밍을 이용한 기초 통계 정복하기.

이 강좌를 통해 다변수 함수의 적분의 기초에 대한 지식을 쌓을 수 있습니다.

딥러닝을 본격적으로 활용하기 위한 머신러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현을 위한 수학적 원리 알기!

이 강의는 집합론 중에서도 핵심만을 뽑은 강의입니다. 이 강의를 시작으로 선형대수, 미적분학 등의 다양한 수학을 흔들림 없이 시작할 수 있습니다.

학창시절 수포자였나요? 인공지능에서 수학이 중요하다고 하는데, 어떻게 접근해야할지 막막하나요? 인공지능에서 수학이 중요한 이유는, 인공지능(머신러닝과 딥러닝)의 연산 과정에서 수학을 사용하고 있기 때문입니다. 인공지능을 이해하기 위한 미분, 선형대수학 및 확률과 통계에 대한 쉬운 설명을 위해 수학적 풀이보다 그래프(좌표)를 이용한 쉬운 설명으로 구성되었습니다.

이 강좌를 통해 다변수 함수의 적분 심화에 대한 지식을 쌓을 수 있습니다.

MATLAB의 기초를 다지고 프로그래밍의 기본 개념을 응용 및 이해해보자!

스스로 생각하는 힘을 길러주는 수학 기반의 사고력! 오늘도 야근이신가요? 그렇다면 본 과정을 통해 수학적 사고력을 높여 효율적으로 업무를 수행하시길 바랍니다.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다!

여러 진단법들의 결과가 다를 때 그것을 어떻게 통합해야 할까요? 여러 진단법 중에 필요없는 진단법이 있지 않을까요? 이 질문들에 대한 답을 드립니다.

Propensity Score Matching analysis가 왜 인기가 많으며 어떤 장점이 있는지 배웁니다. 또, 이를 활용하여 논문으로 제출할 때 바로 사용할 수 있는 표와 그래프를 쉽게 만듭니다.

이 강의에서는 MIT(Massachusetts Institute of Technology)에서 프로그램 교육을 위해 만든 스크래치를 이용하여 프로그래밍의 핵심요소를 배우게 됩니다.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

학교에서 배우는 통계, 이해하기 너무 힘드셨죠? 아무리 설명을 들어도 헷갈리던 통계, 이해시켜 드립니다. 엑셀을 통해서 하나하나 손으로 구현하면 이해가 가지 않던 통계 개념들이 이해가 될꺼예요! 재미없던 통계가 재미있어지는 신기한 경험! 선물해드립니다. :)

머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.

세계 30개국 150개 명문대학 전공별 615개 MOOC 편집 목록을 설명합니다. 목차 - 역사,철학,종교,문학,법학,정치학,경제학,사회학,인류학,심리학,예술,교육,경영,환경,의학,컴퓨터과학,외국어

일반적인 통계 강의에서 다루는 내용을 스토리 텔링 방식으로 차례대로 이어서 이야기 합니다. 무료 프로그램인 R을 엑셀 만큼 쉽게, SPSS보다 쉽게 할 수 있습니다.

2차 주관식은 그해 1차 객관적에 출제된 토픽을 되짚어봐라 그런 수험생은 2차에서 성공한다.

역사 전반에 관한 세계명문 대학 386개 MOOC 를 시대별, 국가별, 주제별로 소개합니다.

Tensorflow 은 간단한 사칙연산도 복잡한 그래프라는 구조를 사용해야합니다. 왜 그럴까요? 그건 Tensorflow가 경사하강법이란 알고리즘을 수행하면서 미분식이 필요하기 때문입니다. 그래프 구조는 그 미분식을 편리하게 도출하기 위한 수단입니다. 왜 그런지 수학적으로 설명했습니다.