일단 코딩으로 구현하는 법이나 여러 딥러닝 프레임워크는 안가르칠 생각임. 이유는 단순하게 내가 코딩을 잘 못함 ㅇㅇ.

요즘 출전 중인 딥러닝 대회들이나 개인프로젝트도 싹 다 클로드에게 위임하는 중..ㅋㅋ


그래서 실제 예제들 돌려보고 결과를 설명할거긴 한데, 코드내용은 따로 첨부만 하고 설명 안할 거임.


완전히 이론에 대한 내용만 쓸 생각.


그리고 선형대수학이랑 확률과통계에 대한 내용은 설명 안할 거임.


일단 난 아직 컴퓨터과학 학부따리인데, 그런 학부따리의 의견으로는 선대와 확통이 엄청나게 중요하진 않음.

아마 행렬연산들 여러가지랑 조건부확률, 베이지안, 엔트로피의 개념만 공부해오면 될 듯. 교수님이 들었으면 극대노했을 것 같기도 한데

선대랑 확통이 중요한 분야들은 칼만필터, PCA, SVM같은 신경망을 벗어난 머신러닝 기법들에 심오하게 사용되는 것 같음.

근데 이건 걍 내 개인적인 의견이고 주류의견은 선대와 확통이 필수라는게 보통임.

흠...근데도 고민인게 행렬이랑 조건부확률만큼은 필수라서 그걸 모르면 설명이 안되는데 


일단 좀 고민해서 첫 칼럼 하나 써오겠음.
걍 다들 챗지피티랑 제미나이 쓰고 있을테니까 모르는건 걔네한테 물어보면 될듯?ㅋㅋ


반응 안좋으면 소리소문없이 잠수탈 생각