[음악] 잠시 쉬면서 이 특화과정이 누구를 대상으로 하는지
설명하겠습니다 제일 먼저 강조하고 싶은 건 특화과정의 수준인데요 이제부터 저희는 아주 중요한 기계학습 방법론을 가르칠텐데 사례 연구에서 본 것과 같은 실세계
애플리케이션의 기본 바탕이 되겠습니다 설명할 모델은 어려운 개념이지만
직관적이고 응용가능하게 풀어줄 것입니다 그러니까 정리 증명을 하는 강의는 아니죠 몇몇 중요한 기계학습 알고리즘을 직관적이고 알맞게 이해해서 새로운 문제에 응용하는 방법에 대한 사고를 증진시키는 강의입니다. 저희가 강의를 진행함에 있어 목표는 이해를 위해 미리 알아야 하는 지식의 양을 최소화하는데 있습니다 그와 동시에 풀고자 하는 문제 해결 방법을 개발하고 응용하는 능력을 최대화합니다 이런 것들을 고려하면서 사례 연구의 토대를 이루는 개념을 알기 쉽게 설명합니다 대상은 누구일까요? 저희가 생각하는 시청자는 기계학습에 관심있는 소프트웨어 엔지니어 데이터 과학자가 되고 싶어하는 과학자 수학 좀 알고 프로그래밍 경험 좀 있으며 데이터를 분석해 재미 있는 일을 하고 싶어하고 기계학습과 데이터에서 지능을 끌어내는 법을 알고자 하는 데이터 애호가입니다 좋아요. 수학을 좀 알고 프로그래밍 경험이
좀 있다고 가정했는데 좀 더 자세히 알아보도록 하죠 수학에서 미적분학을 조금은 안다고 가정합니다 미분의 개념 이해와 계산법, 선형대수의 기본입니다 벡터가 뭐고 행렬은 뭔지 행렬 곱셈은 어떻게 하는지 알아야 합니다 하지만 실제로 다루게 될 땐 가능한 한 알기 쉽게 설명드리죠 행렬과 행렬 곱셈을 다루는 공식을
그냥 쓰기보다 최대한 시각적인 정보로 알기 쉽게
이해하도록 도와드릴테니 이런 게 뭔지 잘 모르겠다면 다시 가서 개념정리하고 오기를 권합니다 하지만 저희도 노력해서 저희 모토에 있는 것처럼 직관적으로
알 수 있게 도와드릴 것입니다 프로그래밍 경험 측면에서 보자면 이 특화과정에서는 기본적인 파이썬 사용합니다 기본적인 파이썬과 이미 친숙하다면 도움이 되겠지만 잘 모른다고 해도 다른 언어에 대한 지식이 어느정도 있다면 필요한 도구를 금방 익힐 수 있으리라 봅니다 마지막으로 어떤 컴퓨터가 필요할까요? 기본적으로 인터넷 접속이 가능한
데스크탑이나 랩탑을 가지고 있거나 쓸 수 있다고 가정합니다 이 훌륭한 동영상을 보는 것도 중요하지만 과제도 해야 하니 과제를 하기 위해선 파이썬을 설치 및 실행할 수 있어야 합니다 또한 몇 기가 정도의 데이터를 저장할 수 있어야 합니다 자 이제 저희가 앞으로 하게 될 강의와
이 특화과정의 대상이 누군지는 설명했습니다 원하는 목적에 맞기를 바랍니다 [음악]