본 과정은 부산시교육청 소속 학교의 인공지능.데이터사이언스 분야의 선도선생님들의 도움으로 모든 동영상이 한글 더빙 작업이 되어 있습니다.
4차산업 혁신 기술에 대한 폭 넓은 교육과 코로나로 인한 교육격차 해소를 위하여 많은 학생들이 흥미를 갖고 학습할 수 있도록 마련하였습니다.
김근태선생님, 김재우선생님, 김혜진선생님, 배창섭선생님, 변태훈선생님, 이수진선생님, 조현식선생님께 깊은 감사드립니다.
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진행중
한글더빙
[AI②초급]인공지능을 위한 필수적인 수학
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코스/코스구분
인공지능 / 수료 -
기관
Microsoft -
언어/번역
한글/한글더빙 -
학습 기간
중기(6~11주) -
수강 신청 기간
2018.01.01 ~ 2030.01.02 -
강좌 수강 기간
2018.01.01 ~ 2030.01.02 -
강좌 키워드
#한글더빙 #AI기초
감사 말씀
강의소개
이 과정은 인공 지능 분야의 Microsoft 전문 프로그램의 일부입니다.
기계학습이나 인공지능을 공부하고 싶지만 수학 능력이 부족 할까 걱정 되십니까? “대수”나“미적분”과 같은 단어가 당신을 공포로 채우나요? 학교에서 수학을 공부 한 지 너무 오래되어 처음에 배운 내용을 많이 잊었습니까?
당신은 혼자가 아닙니다. 기계 학습 및 AI는 미적분, 선형 대수, 확률, 통계 및 최적화와 같은 수학적 원리를 기반으로합니다. 많은 AI 실무자들이 이 작업을 어렵게 생각합니다. 이 과정은 당신을 수학자로 만들기위한 것이 아닙니다. 오히려 몇 가지 필수 기본 개념과 이를 표현하는 데 사용되는 표기법을 배우는 데 도움이됩니다. 이 과정은 데이터 작업 및 학습 한 기술 적용에 대한 실습 접근 방식을 제공합니다.
이 과정은 완전한 수학 커리큘럼이 아닙니다. 학교나 대학 수학 교육을 대체하도록 설계되지 않았습니다. 대신 기계 학습 연구에서 접하게 될 주요 수학적 개념에 중점을 둡니다. 정규 교육의 일환으로 이러한 핵심 개념을 놓친 학생이나 수학 공부를 오랫동안 휴식 한 후 기억을 새로 고쳐야하는 학생들을 위해 설계되었습니다.
전제조건
- 수학의 기본 지식
- 약간의 프로그래밍 경험 – Python이 선호됩니다.
- 자기 주도적 학습을 통해 배우려는 의지.
학습목록
이 과정을 마치면 다음과 같은 수학적 개념과 기술에 익숙해 질 것입니다:
- 방정식, 함수 및 그래프
- 차별화 및 최적화
- 벡터와 행렬
- 통계 및 확률
강의계획서
- 소개
- 방정식, 함수 및 그래프
- 차별화 및 최적화
- 벡터와 행렬
- 통계 및 확률
Note: 이 강의계획서는 예비 강의계획서이며 변경 될 수 있습니다.
강의소개
Graeme Malcolm
수석 콘텐츠 개발자
Microsoft Learning Experiences
Graeme은 SQL Server 및 Microsoft 데이터 플랫폼을 전문으로하는 트레이너, 컨설턴트 및 작성자로 기억하는 것보다 더 오래되었습니다. 그는 SQL Server 데이터 플랫폼 및 비즈니스 인텔리전스에 대한 Microsoft 인증 솔루션 전문가입니다. Microsoft와 파트너 및 공급 업체로 수년간 일한 후 그는 현재 Microsoft Learning Experiences 팀에서 수석 콘텐츠 개발자로 일하며 Microsoft 기술을 최대한 활용하려는 개발자 및 데이터 전문가를 위한 콘텐츠를 계획하고 제작합니다.
About this course
This course is part of the Microsoft Professional Program in Artificial Intelligence.
Want to study machine learning or artificial intelligence, but worried that your math skills may not be up to it? Do words like “algebra’ and “calculus” fill you with dread? Has it been so long since you studied math at school that you’ve forgotten much of what you learned in the first place?
You’re not alone. machine learning and AI are built on mathematical principles like Calculus, Linear Algebra, Probability, Statistics, and Optimization; and many would-be AI practitioners find this daunting. This course is not designed to make you a mathematician. Rather, it aims to help you learn some essential foundational concepts and the notation used to express them. The course provides a hands-on approach to working with data and applying the techniques you’ve learned.
This course is not a full math curriculum; it’s not designed to replace school or college math education. Instead, it focuses on the key mathematical concepts that you’ll encounter in studies of machine learning. It is designed to fill the gaps for students who missed these key concepts as part of their formal education, or who need to refresh their memories after a long break from studying math.
Prerequisites
- A basic knowledge of math
- Some programming experience – Python is preferred.
- A willingness to learn through self-paced study.
What you'll learn
After completing this course, you will be familiar with the following mathematical concepts and techniques:
- Equations, Functions, and Graphs
- Differentiation and Optimization
- Vectors and Matrices
- Statistics and Probability
Course Syllabus
- Introduction
- Equations, Functions, and Graphs
- Differentiation and Optimization
- Vectors and Matrices
- Statistics and Probability
Note: This syllabus is preliminary and subject to change.
Meet the instructors
Graeme Malcolm
Senior Content Developer
Microsoft Learning Experiences
Graeme has been a trainer, consultant, and author for longer than he cares to remember, specializing in SQL Server and the Microsoft data platform. He is a Microsoft Certified Solutions Expert for the SQL Server Data Platform and Business Intelligence. After years of working with Microsoft as a partner and vendor, he now works in the Microsoft Learning Experiences team as a senior content developer, where he plans and creates content for developers and data professionals who want to get the best out of Microsoft technologies.