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류태선 강사

인공지능 학습을 위한 필수 과정!

인공지능을 위한 선형대수와 기초통계

  • 정가 250,000원
  • 할인금액 -140,000원
  • 최종결제금액 110,000원
  • 총 학습기간 365일
  • 난이도
  • 만족도
  • 온라인

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인공지능을 위한 선형대수와 기초통계

강좌소개

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커리큘럼

CLASS 01. STEP1. 통계의 이해와 기본 개념 정리
  • 1강 - 통계란 무엇인가_ 통계 기본 용어 정리(자료, 변수, 척도)
  • 2강 - 변수의 종류_ 통계의 종류
  • 3강 - 확률 기본 이론
  • 4강 - 꼭 알아야 할 베이즈(Bayes’s Rule) 정리
  • 5강 - 확률변수, 확률분포, 확률밀도
  • 6강 - 분산, 표준편차
  • 7강 - 통계 기본용어 총 정리
CLASS 02. STEP2. 인공지능에서 자주 등장하는 선형대수학 개념
  • 8강 - 행렬의 합
  • 9강 - 행렬의 곱
  • 10강 - 정방행렬
  • 11강 - 역행렬
  • 12강 - 선형방정식
  • 13강 - 선형 시스템
  • 14강 - 고유값, 고유벡터
  • 15강 - 고유 벡터 분해
  • 16강 - 영공간(Null Space)
  • 17강 - 선형대수와 인공지능
  • 18강 - 선형대수학 총정리
CLASS 03. STEP3. 인공지능을 위한 통계분석
  • 19강 - 선형회귀분석 용어 정리 및 개념정리
  • 20강 - 최적의 선형관계란
  • 21강 - 최소제곱법 (LSE)
  • 22강 - 최소제곱법의 기하학적 관점
  • 23강 - 제곱합분해
  • 24강 - 회귀진단 선형성판단, 정규성판단
  • 25강 - 회귀진단 등분산성판단 모형선택의 기준(결정계수)
  • 26강 - 교호작용
  • 27강 - 회귀진단_용어정리
  • 28강 - 더빈왓슨검정
  • 29강 - 다중공신성
  • 30강 - 로저스틱 회귀분석 개념정리 및 해석
  • 31강 - 최대우도 추정 최적의 가설
  • 32강 - Confusion Matrix
  • 33강 - 마무리하며(심화)

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