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(코딩의 수학적 기초를 다지는) 알고리즘 퍼즐 68 : 더 빠르고 간단하게 구현하는 프로그래밍의 즐거움. Read
단행본
Masui, Toshikatsu, 1979-
2019년 / 프리렉
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수학적 알고리즘 1
자연과학대학대학원 / 전선
이 과목은 산업수학을 위한 기초과목으로서 현대 사회에서 중요하게 대두되는 수학적 알고리즘 및 그 구현에 필요한 지식을 배운다. 위상 수학적 데이터분석, 컴퓨터 대수 등 중요한 수학적 알고리즘과 관련된 수학 개념과 이러한 알고리즘을 정확하게 구현하는 방법에 초점을 맞춘다. 학생들은 연습시간을 통해 이러한 알고리즘의 실행방법을 배우게 된다. -
수학적 알고리즘 2
자연과학대학대학원 / 전선
이 과목은 수학적 알고리즘 I의 연속 과목으로서, 고급 수학적 알고리즘을 개발하고 분석하며 실행하는 방법을 다룬다. 이 방법들은 암호, 컴퓨터 대수, 기계학습과 신호처리를 포함한다. 연습시간을 통해 이러한 알고리즘의 실행을 배우게 된다. -
기계학습의 수학적 이론
자연과학대학대학원 / 전선
이 과목은 기계 학습 알고리즘의 수학적 이론을 이해하고 이를 통해 더 나은 기계 학습 방법을 설계하는 데 초점을 맞춘다. 재생핵 힐베르트 공간과 커널 방법, Rademacher 복잡도, 경사 하강법, 뉴턴 방법, 확률적 경사 하강법, 경사 하강의 연속 시간 모델 등을 다룬다. -
머신러닝을 위한 기초 수학 및 프로그래밍 실습
공과대학학사 / 전선
머신러닝과 인공지능 분야가 보여주고 있는 놀라운 발전의 근간에는 자연 현상을 수학 문제로 기술한 뒤 수많은 현대 수학의 도구를 이용해서 풀어낸 수학의 틀이 존재한다. 따라서 이같은 수학의 핵심 원리를 모른 채 이미 라이브러리화된 것을 단순하게 사용하여 학습하는 것으로는 한계에 봉착할 수 있다. 본 강의의 목적은 수강생이 머신러닝을 이해하는데 있어 필요한 수학을 프로그래밍과 연계하여 학습하는데 있다. 이를 위해 본 강의는, 수학의 단위 주제 강의 후 즉시 프로그래밍 실습을 통해 익히는 마이크로러닝 방식으로 운영한다. 머신러닝 알고리즘을 직접 다루지 않으나, 대수학, 미적분학, 선형대수, 기하학과 같이 머신러닝 학습 및 강좌에 필수적으로 요구되는 내용을 다루며, 수업에서 사용하는 프로그래밍 언어는 파이썬이다. 본 강의는 이공계 고교 수학 이상의 지식을 갖추고 있으나 프로그래밍 지식을 갖추고 있지 않은 학생을 주 대상으로 한다.
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수학적 알고리즘 1
이 과목은 산업수학을 위한 기초과목으로서 현대 사회에서 중요하게 대두되는 수학적 알고리즘 및 그 구현에 필요한 지식을 배운다. 위상 수학적 데이터분석, 컴퓨터 대수 등 중요한 수학적 알고리즘과 관련된 수학 개념과 이러한 알고리즘을 정확하게 구현하는 방법에 초점을 맞춘다. 학생들은 연습시간을 통해 이러한 알고리즘의 실행방법을 배우게 된다.
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