대학원
1.기초인공지능 #1 Uninformed Search
기초인공지능 #1 Uninformed Search
2.기계학습 #1 Linear Regression
기계학습 #1 Linear Regression
3.기초인공지능 #2 Informed Search
기초인공지능 #2 Informed Search
4.기초인공지능 #3 Heuristic
기초인공지능 #3 Heuristic
5.기계학습 #2 Logistic Regression
기계학습 #2 Logistic Regression
6.기계학습 #3 Overfitting / Regularization
기계학습 #3 Overfitting / Regularization
7.기초인공지능 #4 Local Search
기초인공지능 #4 Local Search
8.기초인공지능 #5 Constraint Satisfaction Problems
기초인공지능 #5 Constraint Satisfaction Problems
9.기계학습 #4 Model Selection
기계학습 #4 Model Selection
10.기초인공지능 #6 Adversarial Search
기초인공지능 #6 Adversarial Search
11.기계학습 #5 Neural Network
기계학습 #5 Neural Network
12.기계학습 #6 Backpropagation
기계학습 #6 Backpropagation
13.기초인공지능 #7 Markov Decision Process
기초인공지능 #7 Markov Decision Process
14.기계학습 #7 Convolutional Neural Networks (CNN)
기계학습 #7 Convolutional Neural Network
15.기계학습 #8 CNN Architecture
기계학습 #8 CNN Architecture
16.기초인공지능 #8 Naive Byes
기초인공지능 #8 Naive Byes
17.컴퓨터 구조 #1 Performance
컴퓨터 구조 #1 Performance
18.확률과 통계 #1 Set Theory
확률과 통계 #1 Set Theory
19.확률과 통계 #2 Measure Theory
이 글은 최성준 교수님의 확률과 통계 강의를 듣고 정리한 내용입니다.
20.컴퓨터 구조 #2 Instruction Set Architecture
컴퓨터 구조 #2 Instruction Set Architectur
21.컴퓨터 구조 #3 ISA 구성 (RISC-V)
컴퓨터 구조 #3 ISA(RISC-V) 구성
22.컴퓨터 구조 #4 Operations
컴퓨터 구조 #4 Operations
23.확률과 통계 #3 Probability Theory
이 글은 최성준 교수님의 확률과 통계 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 앞서 다뤘던 내용을 먼저 살펴보시면 본 글의 이해에 도움이 됩니다. Set Theory (집합론) Measure Theory (측도론) 먼저 Probability, 확률은 무엇일까? 직전 글에서 Probability는 Normalized Measure 라고 잠깐 언급했었는데, 본 글에...
24.텍스트 마이닝 #1 Text Mining 이란
텍스트 마이닝 #1 Text Mining 이란
25.텍스트 마이닝 #2 Text Preprocessing (1)
텍스트 마이닝 #2 Text Preprocessing (1)
26.텍스트 마이닝 #3 Text Preprocessing (2)
텍스트 마이닝 #3 Text Preprocessing (2)
27.확률과 통계 #4 Random Variable
확률과 통계 #4 Random Variable