| 강의목차 | 강의제목 | 플레이어 | 수강여부 |
|---|---|---|---|
| 01 | sum, product 수학기호 [26:30] | O | |
| 02 | Numpy를 이용한 선형 대수 기초 1 [31:52] | ||
| 03 | Numpy를 이용한 선형 대수 기초 2 [18:31] | ||
| 04 | Numpy를 이용한 선형 대수 기초 3 [15:10] | ||
| 05 | 벡터의 기하학적 의미 1 [30:00] | ||
| 06 | 벡터의 기하학적 의미 2 [27:00] | ||
| 07 | 기하학 : 스칼라와 벡터의 곱, 단위벡터 [30:00] | O | |
| 08 | 기하학 : 벡터의 합 1 [29:50] | O | |
| 09 | 기하학 : 벡터의 합 2 [23:53] | O | |
| 10 | 기하학 : 벡터의 차, Word2Vec [30:27] | ||
| 11 | 가중합, 가중평균, 선형회귀모형 [30:48] | ||
| 12 | 최적화의 개념 [23:39] | ||
| 13 | 수치적 최적화, SGD 알고리즘의 이해 [30:59] | O | |
| 14 | SGD를 이용한 최적화 과정 [26:50] | O | |
| 15 | Scipy를 이용한 최적화 방법 [25:05] |
