머신러닝, 딥러닝을 하는데 꼭 필요한 선형대수, 이산수학 중에서 그래프 이론, 미적분학, 최적화 이론, 확률통계 등의 내용을 기초부터 심화까지 다룹니다.
이해를 위해 이론과 코드실습을 병행하고, 계산 및 증명도 진행합니다.
AI를 위한 수학 및 실습(선대, 미적, 확통)
진행일시
매주 (2시간)
모집현황

2.000000명 신청가능

진행장소
캠퍼스
Untitled-2 학습대상

논문을 읽다가 수식 때문에 머리 아파하시는 분들을 위해 준비했습니다. 좀더 수학적으로 깊게 이해하고 싶은 분들께 권장합니다.
하지만 기초부터 진행하므로 초보 분들도 환영합니다.
초보 분들은 이론, 코드실습, 계산, 증명 중 증명을 빼고 들으신다고 생각하셔도 됩니다.

Untitled-2 선수지식

난이도는 고등학교 수학부터 시작해서 대학교 2학년 수준의 수학까지 진행합니다.
고등학교 미적분, 확률통계, 기하벡터에 대한 이해가 있으면 좋지만 기초부터 시작하므로 필수는 아닙니다.

Untitled-2 과목난이도

쉬움 (1단계) ~ 어려움(5단계)

학습목표

1. 선형대수, 미적분학, 확률통계에 대한 기본 내용들을 이해할 수 있다.
2. 위 내용을 바탕으로 그래프 이론, 최적화 이론을 이해할 수 있다.
3. 수식을 코드로 구현할수 있고, 역으로 코드를 보고 수식의 의미를 파악할 수 있다.

Untitled-2 학습 및 참고자료

교재1: 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편
- 온라인 버전: https://datascienceschool.net/view-notebook/04358acdcf3347fc989c4cfc0ef6121c/
- 실습코드: https://github.com/datascienceschool/math

교재2: Johnsonbaugh의 Discrete Mathematics
- 참고 동영상: https://www.youtube.com/watch?v=HkNdNpKUByM&list=PLDDGPdw7e6Aj0amDsYInT_8p6xTSTGEi2&index=25

Untitled-2 운영방식

교재를 미리 읽어보고 오시는 사전학습 방식으로 진행됩니다.
돌아가면서 발표후 토론 및 질문 시간을 갖고 제가 보충설명을 드린뒤 다시 토론 및 질문 시간을 가질 생각입니다.

Untitled-2 커리큘럼
사전학습 / 이론+실습

주차 모임내용 학습자료
1 주차 0장. 파이썬 설치와 사용법, 1장. 수학 기호, 2장. 넘파이(Numpy)로 공부하는 선형대수 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편 0, 1, 2장, github
2 주차 3장. 고급 선형대수, github 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편 3장, github
3 주차 8. Graph Theory Johnsonbaugh의 Discrete Mathematics 8장, 유튜브
4 주차 9. Trees Johnsonbaugh의 Discrete Mathematics 9장, 유튜브
5 주차 4장. 심파이(SymPy)로 공부하는 미적분 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편 4장, github
6 주차 5장. 사이파이(SciPy)로 공부하는 최적화 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편 5장, github
7 주차 6장. 피지엠파이(pgmpy)로 공부하는 확률론 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편 6장, github
8 주차 7장. 확률변수와 상관관계 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편 7장, github
9 주차 8장. 사이파이로 공부하는 확률분포 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편 8장, github
10 주차 9장. 추정과 검정 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편 9장, github
11 주차 10장. 엔트로피 김도형의 데이터 사이언스 스쿨 수학편 10장
Untitled-2 퍼실소개
도경 김

도경 김

대학원에서 수학을 전공했고, 스타트업에서 비젼 쪽으로 일하다가 현재는 쉬는 중입니다.
뭐든지 잘하는 것도 중요하지만, 좋아하는 것이 더 중요하다고 생각합니다.
수학을 좋아하시는 분들을 좋아하고, 그분들께 제가 조금이라도 도움이 될수 있을까 싶어서 개설하게 되었습니다.

월 77,000원 / 3개월 231,000원

2020-01-09 부터 총 11주 진행

모집마감

2019년 12월 20일(금요일) 오후 3시에 모집이 시작됩니다.