기초가 점점 쌓여가는 기분이 들어서 좋습니다. 교수님이 브레이크 포인트 찍고 하나씩 뜯어보느라 코드 만들 때 보다 오류 수정이 더 오래 걸린다고 하셨던 말씀이 이제는 이해가 가는 것 같습니다.

간결하고 이해하기 쉽습니다.

레벨 1, 2, 디버깅, 함수까지 계속 수강 중입니다 이 강의는 함수 하나만 들어도 상당한 실력을 쌓을 수 있도록 되어 있지만 레벨1 부터 들으면 더 큰 실력를 키울 수 있는 강의 입니다. 원래 펌웨어 엔지니어로 프로그래밍 경험(파이썬은 아니고 C 이지만)도 있고, 지금 대학원에서 AI 관련 전공(순수 AI 전공은 아니고, 특정한 공학에서 AI를 활용하는 분야 입니다.)을 하고 있지만 이 강의를 들으면서 많은 것을 배우고 또 실력이 늘어남을 느끼고 있습니다 공대형아 님의 계획대로 라면 아직 많은 강의가 남았지만 하나도 남김없이 수강 할려고 합니다. (패00 캠00 강좌 때도 너무 내용이 좋아서 후속 강의 계속 기다리고 있었는데 인프런 에서 강좌를 보니 너무 좋습니다.) 한 절반 정도 들었는데 이 강의 다 듣고 LV4 객체지향으로 바로 넘어갈지 아니면 LV1 부터 다시 한번 복습하고 객체지향으로 넘어갈지 고민 중입니다. 역시 공부던 프로그래밍이던 아는 것과 할 수 있는 것은 다르다는 것을 확실히 알게 해준 강좌 입니다. (강의 중간에 연습시간이 있는데 한번 강사님 시키는 데로 해보시면 무슨 말인지 알 겁니다.^^) 인공지능을 어설프게 공부할려는 것이 아닌 진짜 전문가로 발전하고 싶다면 이 강좌(모든 시리즈) 꼭 수강 하시는 걸 강력히 추천합니다.

xx학교 대학원에서 신호처리 공부중입니다. 주 언어는 포x란이라서 파x썬 처럼 내장함수가 많지 않아 이러한 기본 적인 연산을 할 줄 아는 것이 알고리즘 만들 때 매우매우매우 중요한데, 이 강의를 통해서 엄청나게 많은 것을 얻어갑니다. 특히 포x란이나 cxx언어 수치계산 책인 Numerical recipe에 나오는 상당부분도 유사하게 정말 많이 다루고 있어서 서브루틴 자체 이해에도 매우 도움이 됩니다. 감사합니다.

안녕하세요. 저는 수포자였지만 현재 ML 개발자로 일하고 있습니다. 인공지능을 잘 하려면 결국 수학이 필요하다고 느꼈습니다. 수능특강을 다시 사서 풀어야하나 고민하던 중, 신경식 강사님의 "기초대수학" 강의를 접하게 됐습니다. 전반적인 기초를 다지기 쉬웠고, 또한 필요한 부분만 되짚기 편했습니다, 가장 좋았던 점은 컴퓨터 공학으로 비유해주셔서 정말 이해하기 쉬웠습니다. 물론 이해하는데 시간이 걸린 부분도 많았습니다. 다음으로 미적분 강의도 제작하셨단 것을 알게되어 바로 구매했습니다. 역시 이해하기 쉽게 설명해주셔서 좋았고 개념별로 챕터를 나눠주셔서 출근, 퇴근 시간에 짤막하게라도 공부하기 좋았습니다. 강의교재가 영어라서 당황했었습니다. 하지만 개발을 하면 영어를 많이 사용해야하고, ML을 사용하려면 논문도 많이 찾아봐야합니다. 영어를 사용해주셔서 특히 ML method, 논문을 이해할 때 "강의에서 봤던 그거구나" 라고 바로 눈치챌 수 있었습니다. 강의를 구매하길 정말 잘했다고 생각하고, 바로 선형대수 강의도 구매했습니다. 신경식 강사님의 프로필을 보니 아직 적분과 통계강의가 없더라구요. 제작해주시면 바로 구매하겠습니다. 그리고 유튜브에는 신호처리강의도 올려주셨었는데 많은 도움이 됐습니다. 이제 곧 공개되는 넘파이 강의도 기대됩니다.