Python & AI Math

juyoung_ppak·2022년 3월 1일
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강의 소개

Python Basics for AI

  1. 파이썬 AI 개발 환경 준비하기
  • Basic computer class for newbies
  • 파이썬 개요
  • 파이썬 코딩 환경
  1. 파이썬 기초 문법 1
  • Variables
  • Function and Console I/O
  • Conditionals and Loops
  • String and advanced function concept
  1. 파이썬 기초 문법 2
  • Python Data Structure
  • Pythonic code
  1. 파이썬 객체 지향 프로그래밍
  • Python Object Oriented Programming
  • Module and Project
  1. 파이썬으로 데이터 다루기
  • File / Exception / Log Handling
  • Python data handling
  1. Numpy 기초
  • 선형대수의 계산식을 다루는 라이브러리를 다뤄봅니다
  1. Pandas 기초
  • Pandas 1,2 : 기본,심화 (데이터 처리에 유용한 pandas 라이브러리를 다뤄봅니다)

AI Math

  1. 벡터가 뭐에요?
  • 벡터의 기초에 대해 학습합니다.
  1. 행렬이 뭐에요?
  • 행렬의 기초에 대해 학습합니다.
  1. 경사하강법 (순한맛)
  • 경사하강법과 미분의 개념, 그레디언트 벡터에 대해 학습합니다.
  1. 경사하강법 (매운맛)
  • 경사하강법 기반 선형회귀 알고리즘과 확률적 경사하강법을 알아봅니다.
  1. 딥러닝 학습방법 이해하기
  • 비선형 모델인 신경망과 역전파 알고리즘 및 활성함수에 대해 학습합니다.
  1. 확률론 맛보기
  • 확률론의 기초인 확률분포, 조건부확률, 기대값과 몬테카를로 샘플링 방법을 알아봅니다.
  1. 통계학 맛보기
  • 통계학의 기초인 모수의 개념과 모수를 추정하는 방법 중 하나인 최대가능도 추정법을 학습합니다.
  1. 베이즈 통계학 맛보기
  • 베이즈 정리와 인과관계 추론에 대해 학습합니다.
  1. CNN 첫걸음
  • Convolution 연산과 다양한 차원에서의 연산 방법, 연산의 역전파에 대해 소개합니다.
  1. RNN 첫걸음
  • 시퀀스 데이터의 개념과 특징, 그리고 이를 처리하기 위한 RNN에 대해 알아봅니다.

Overview Map

과제 및 퀴즈 소개

기본 과제

Python Basics for AI 강의

  1. Basic Math
  • 간단한 수학을 계산해주는 함수를 python 코드로 구현
    : 주어진 리스트에서 가장 큰 숫자, 작은 숫자, 평균, 중간값 반환
  • 관련 강의: Python_1-1강 Basic Math
  1. Text Processing 1
  • string을 다루는 방법을 학습(1): 정규화된 스트링 반환
  • 관련 강의: Python_2-1, 2-2, 2-3, 2-4 강 파이썬 기초 문법 I
  1. Text Processing 2
  • string을 다루는 방법을 학습(2): 인풋으로 받는 스트링에서 숫자만 추출하여 영어 단어로 변환
  • 관련 강의: Python_2-1, 2-2, 2-3, 2-4 강 파이썬 기초 문법 I

AI Math 강의

  • AI Math는 각 강의마다 5 문항의 퀴즈가 포함되어 있습니다. (OX, 객관식, 단답형 주관식 등)

심화 과제

  1. Gradient Descent
  • 경사하강법을 직접 구현
  • 관련 강의: AI Math_3강 경사하강법(순한 맛), 4강 경사하강법(매운 맛)
  1. Backpropagation
  • RNN의 Backpropagation을 직접 구현
  • 관련 강의: AI Math_10강 RNN 첫걸음
  1. Maximum Likelihood Estimation
  • 정규분포의 모수에 대한 최대가능도 추정 문제 풀이 및 실습
  • 관련 강의: AI Math_7강 통계학 맛보기
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