Programmers 인공지능 데브코스

자료구조 & 알고리즘, 선형 배열, 정렬, 탐색, 재귀 알고리즘, 알고리즘의 복잡도를 배워보자.

연결리스트, 스택, 큐, 트리, 힙을 배워보자.

파이썬을 이용하여 코딩테스트 문제(해시, 탐욕법, 정렬)를 풀어보자.

파이썬을 이용하여 코딩테스트 문제(힙, 동적 계획법, DFS)를 풀어보자.

파이썬을 이용하여 코딩테스트 문제(프로그래머스 level 1,2,3)들을 더 풀어보자.

1주차에 실시했던 코딩테스트 문제와 그 외 문제를 풀어보자.

앞으로 진행할 실습을 위해 jupyter notebook와 numpy 에 대한 기본적인 내용을 배워보자.

선형시스템과 가우스 소거법에 대해서 배워보자.

LU분해, 행렬연산과 선형조합, 좌표계변환과 선형변환에 대해서 배워보자.

벡터와 직교분해, QR 분해, SVD와 PCA, 최소 제곱법에 대해서 배워보자.

통계학의 개념과 확률, 그리고 몇 가지 확률분포에 대해서 배워보자.

표본분포, 추정, 검정, 교차엔트로피에 대해서 배워보자.

git 에 대한 간단한 내용을 배워보자.

numpy의 기본적인 내용을 배워보자.

pandas를 활용해서 데이터프레임을 다뤄보자.

Matplotlib를 이용하여 데이터를 보기좋게 표현해보자.

탐색적 데이터 분석을 통해 데이터를 통달해보자.

EDA project를 해보았다.

python 기반 웹 프레임워크 flask를 배워보자.

aws를 활용하여 인공지능 모델을 배포해보자.

python 기반 웹 프레임워크 django를 배워보자.

python 기반 웹 프레임워크 django를 배워보자. (2)

머신러닝 기초 - 확률분포에 관한 내용을 배워보자.

머신러닝 기초 - 가우시안 분포에 관한 내용을 배워보자.

머신러닝 기초 - 선형회귀에 관한 내용을 배워보자.

머신러닝 기초 - 선형분류에 관한 내용을 배워보자.

머신러닝 기초 - 선형분류에 관한 내용을 배워보자. (2)

머신러닝 기초 - 선형분류에 관한 내용을 실습해보자.

신경망 기초 퍼셉트론에 대해 배워보자.

Pytorch, Tensorflow를 간단하게 실습해보자.

딥러닝 기초에 대해 배워보자.

Pytorch, Tensorflow를 간단하게 실습해보자.

딥러닝 기초에 대해 배워보자.