이 전문 분야 정보
최근 조회 88,474

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

초급 단계

완료하는 데 약 2개월 필요

매주 12시간 권장

영어

자막: 영어, 그리스어, 스페인어

귀하가 습득할 기술

Eigenvalues And EigenvectorsPrincipal Component Analysis (PCA)Multivariable CalculusLinear Algebra

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전문분야 이용 방법

강좌 수강

Coursera 전문 분야는 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 전문 분야에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 하나의 전문 분야에 속하는 강좌에 등록하면 해당 전문 분야 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료해도 됩니다. — 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.

실습 프로젝트

모든 전문 분야에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 전문 분야를 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 전문 분야에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우 각 강좌를 완료해야 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

수료증 취득

모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

how it works

이 전문 분야에는 3개의 강좌가 있습니다.

강좌1

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

4.7
4,188개의 평가
754개의 리뷰
강좌2

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

4.7
2,167개의 평가
325개의 리뷰
강좌3

Mathematics for Machine Learning: PCA

4.0
1,135개의 평가
235개의 리뷰

강사

Avatar

David Dye

Professor of Metallurgy
Department of Materials
Avatar

Samuel J. Cooper

Lecturer
Dyson School of Design Engineering
Avatar

A. Freddie Page

Strategic Teaching Fellow
Dyson School of Design Engineering
Avatar

Marc Peter Deisenroth

Lecturer in Statistical Machine Learning
Department of Computing

임페리얼 칼리지 런던 정보

Imperial College London is a world top ten university with an international reputation for excellence in science, engineering, medicine and business. located in the heart of London. Imperial is a multidisciplinary space for education, research, translation and commercialisation, harnessing science and innovation to tackle global challenges. Imperial students benefit from a world-leading, inclusive educational experience, rooted in the College’s world-leading research. Our online courses are designed to promote interactivity, learning and the development of core skills, through the use of cutting-edge digital technology....

자주 묻는 질문

  • 네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • 3/4 hours a week for 3 to 4 months

  • High school maths knowledge is required. Basic knowledge of Python can come in handy, but it is not necessary for courses 1 and 2. For course 3 (intermediate difficulty) you will need basic Python and numpy knowledge to get through the assignments.

  • We recommend taking the courses in the order in which they are displayed on the main page of the Specialization.

  • This is a non-credit Specialization.

  • At the end of this Specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.