여기를 클릭하면, 샘플강의가 재생됩니다.
강좌코드 : la_P040132
이성용 강사
- - 조선대학교 컴퓨터공학과 졸업
- - 롯데캐논 컴퓨터사업부
- - 에이스정보기술
- - 디지털미디어솔루션
- - 코리아네트웍
- - 아이티고 이러닝 강사
머신러닝 개발자를 위한 수학 마스터 (Numpy, SymPy, Matplotlib) Part.1
담당강사 : 이성용
| 강의구성 | 총 13강좌 (강의시간 : 총 ) | 권장 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 증빙서류 |
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
- 과정소개
- 머신러닝 입문에 필수적인 선형대수와 벡터 등 수학 기초를 파이썬 코드로 직접 구현하며 배우는 과정입니다. 암기 위주가 아닌 데이터, 계산, 검증의 과정을 통해 수학적 원리를 체득합니다.
- 학습목표
- 벡터의 덧셈, 내적, 외적, 선형 변환 등 핵심 개념을 코드로 시각화하여 이해합니다. 이를 통해 3D 그래픽 원리를 파악하고 머신러닝 학습에 필요한 수학적 기초 체력을 완성합니다.
- 교육대상
- 머신러닝을 공부하고 싶지만 수학적 기초가 부족해 어려움을 겪는 프로그래머나 학생입니다. 중학교 수준의 수학 지식만 있다면 코딩을 통해 누구나 수학적 원리를 이해할 수 있습니다.
차시별 학습목표
- 01. 과정의 전반적인 로드맵 이해 및 학습 환경 구축
- 02. 현실 데이터를 코드로 변환하고 계산, 검증, 시각화하는 전체 프로세스 체험
- 03. 벡터의 개념과 덧셈 연산을 이해하고, 이를 통한 평행 이동 구현
- 04. 스칼라 곱을 통한 크기 조절과 삼각함수를 이용한 회전 변환 구현
- 05. 내적과 외적의 수학적 의미를 이해하고 법선 벡터 구하기
- 06. 3차원 벡터를 시각화하고 내적과 외적의 기하학적 의미 확인
- 07. 법선 벡터와 내적을 활용하여 3D 표면의 조명 밝기 계산 및 적용
- 08. 3D 물체를 구성하는 기본 단위인 삼각형 면과 방향성(오른손 법칙) 이해
- 09. 3차원 좌표를 2차원 화면에 투영(Projection)하고 은면 제거 적용
- 10. 게임 엔진과 그래픽 라이브러리를 활용한 3D 모델 로딩 및 실시간 렌더링
- 11. 여러 변환(이동, 크기, 회전)을 합성하여 복잡한 움직임 구현
- 12. 선형 변환의 조건을 이해하고 이동, 확대, 회전의 선형성 검증
- 13. 기저 벡터를 이용한 변환의 원리를 이해하고 행렬의 개념 도출
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.