대학원

기초인공지능 #1 Uninformed Search

기계학습 #1 Linear Regression

기초인공지능 #2 Informed Search

기초인공지능 #3 Heuristic

기계학습 #2 Logistic Regression

기계학습 #3 Overfitting / Regularization

기초인공지능 #4 Local Search

기초인공지능 #5 Constraint Satisfaction Problems

기계학습 #4 Model Selection

기초인공지능 #6 Adversarial Search

기계학습 #5 Neural Network

기계학습 #6 Backpropagation

기초인공지능 #7 Markov Decision Process

기계학습 #7 Convolutional Neural Network

기계학습 #8 CNN Architecture

기초인공지능 #8 Naive Byes

컴퓨터 구조 #1 Performance

확률과 통계 #1 Set Theory

이 글은 최성준 교수님의 확률과 통계 강의를 듣고 정리한 내용입니다.

컴퓨터 구조 #2 Instruction Set Architectur

컴퓨터 구조 #3 ISA(RISC-V) 구성

컴퓨터 구조 #4 Operations

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...

텍스트 마이닝 #1 Text Mining 이란

텍스트 마이닝 #2 Text Preprocessing (1)

텍스트 마이닝 #3 Text Preprocessing (2)

확률과 통계 #4 Random Variable

컴퓨터 구조 #4 Cache Memory

컴퓨터 구조 #5 Pipelining

자료구조 #2 순환(Recursion)

자료구조 #1 자료구조와 알고리즘

자료구조 #5 스택(Stack)

자료구조 #6 큐(Queue)

자료구조 #7 트리(Tree)