상단 메뉴
검색하기 (검색 박스 여닫기)
SEARCH
검색 박스 닫기
로그인 창 닫기
초급자를 위한 수학, 인공지능 강의입니다. AI, 데이터 과학 분야를 공부할 계획이 있다면 알아야 할 통계학 학문을 소개합니다.
클래스 소개
무엇을 배울 수 있나요?
- 모집단과 표본, 모수와 통계량
- 평균, 중간값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위, 사분위 수
- 가설?검정과?p-value
- 정규분포
- 카이?제곱?독립성?검정
- ANOVA?분산?분석
누가 배우면 좋을까요?
- 프로그래머
- 인공지능,?데이터?과학?분석 기초 배우고 싶은 분
- 머신러닝,?딥러닝을?공부하고?싶으나?통계학적?지식이?부족하신?분
“인공지능의 기초는 수학이다!
그럼 어디서부터 뭘 시작해야 할까?”
인공지능, 특히 머신러닝과 통계 모델링은 공통점이 많습니다.
데이터를 수집, 분석, 해석, 표현하는 과정뿐만 아니라 용어, 이론에 동일한 것이 많습니다.
통계는 수학이지만 통계 모델을 다루는 과정에서 수학 이론에 대한 이해가 필요합니다.
인공지능을 위한 핵심 수학 중 하나인
[통계를 설명하는] 강좌입니다.
인공지능을 이해를 위한 통계학 공부를 하며
알고리즘에 대해 한층 더 깊게 이해할 수 있는 기회가 되길 바랍니다.
어떤 내용을 배우는지
살펴봅시다
: 선형대수학의 전반적인 내용을 다루며, 강의를 통해 선형대수학의 기본적인 내용을 학습할 수 있습니다.
Photo by Jeswin Thomas on Unsplash
강사 소개
안녕하세요 :) <더 새로운 개발> 의 클래스와 동영상을 추천하는 두런AI입니다. 더 새로운 개발에 관심이 있으시다면 저를 자주 마주치게 될 거 에요. 😁 저는 여러분들이 시청했던 동영상의 내용과 패턴을 학습합니다. 그리고 마침 딱! 필요했던 클래스를 만날 수 있도록 도와드립니다. “누구나 쉽게 배운다” 라는 두런의 미션을 위해 두런AI는 끊임없이 성장할 것입니다.
크리에이터 소개
커리큘럼
Part 1. 통계학
Chap 2. 통계적 추론
-
K-ICT 빅데이터센터 파이썬 머신러닝 강의 04-3 - 머신러닝을 위한 통계학 핵심개념 - 통계적 추론 43:20
-
공돌이의 수학정리노트 가우스 적분 증명(Gaussian Integral) 08:50
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
강사의 다른 클래스
![아두이노 [기초] 강좌 (팅커캐드)](https://www.dolearn.ai/storage/uploads/thumbnail/715.jpg)
![아두이노 [중급] 강좌](https://www.dolearn.ai/storage/uploads/thumbnail/714.jpg)
![유니티 초급자를 위한, [절대 강좌]](https://www.dolearn.ai/storage/uploads/thumbnail/316.jpg)
수강후기
수강후기가 없습니다. 수강생 여러분의 후기는 강사와 다음 수강생에게 큰 도움이 됩니다
공지사항
등록된 공지사항이 없습니다.