Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science
안녕하세요! 오늘은 DeepLearning.AI에서 제공하는 ‘머신러닝과 데이터 과학을 위한 수학’ 강의를 리뷰하고 여러분께 추천하고자 합니다. 이 과정은 AI와 머신러닝의 도구를 마스터할 수 있는 기회를 제공합니다.
강의 내용은 다음과 같습니다:
1. **선형대수학 (Linear Algebra for Machine Learning and Data Science)**
– [강의 링크](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-linear-algebra)
– 여러분은 데이터를 벡터와 행렬로 표현하고, 이를 통해 각종 머신러닝 알고리즘을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.
2. **미적분학 (Calculus for Machine Learning and Data Science)**
– [강의 링크](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-calculus)
– 여러분은 함수의 다양한 최적화를 분석적으로 수행하는 방법을 배울 수 있습니다. 이러한 내용은 머신러닝 모델을 훈련시키는 데 있어 매우 중요합니다.
3. **확률 및 통계 (Probability & Statistics for Machine Learning & Data Science)**
– [강의 링크](https://www.coursera.org/learn/machine-learning-probability-and-statistics)
– 머신러닝과 데이터 과학의 필수적인 확률 및 통계 기초를 다룹니다. 이는 데이터 분석과 해석에 있어 기초적인 배경 지식을 제공합니다.
이 과정은 각 주제별로 잘 구성되어 있으며, 이론뿐 아니라 실습을 통해 실제 적용 방안도 설명합니다. 또한, 강의의 질도 매우 우수하여 이해하기 쉽게 되어 있습니다.
이 강의를 수강하고 나면 머신러닝에 필요한 수학적 기초를 탄탄히 쌓을 수 있을 것입니다. 특히 데이터 과학 분야에 진입하고자 하는 분들에게 강력히 추천합니다.
마지막으로, 이 과정을 통해 AI와 데이터 과학의 세계에 한 걸음 더 나아가 보세요! 여러분의 학습 여정에 많은 도움이 되리라 믿습니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/mathematics-for-machine-learning-and-data-science