딥러닝을 위한 파이썬 레벨1
01
Exercise Group.1: 강의 소개 / 변수와 연산자 / 평균과 Mean Subtraction
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Exercise 1~10
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02
Exercise Group.2: 분산과 표준편차 / Standardization
Exercise 1~10 Review
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Exercise 11~13
03
Exercise Group.3 벡터 연산
Exercise 11~13 Review
Exercise 14~17
04
Exercise Group.4: Euclidean Distance, Mean Squared Error
Exercise 14~17 Review
Exercise 18~21
05
Exercise Group.5: List / Mean Subtraction / Standardization
Exercise 18~21 Review
Python and IDEs
Exercise 22~27
06
Exercise Group.6: List / 벡터 연산 / Euclidean Distance / Mean Squared Error
Exercise 22~27 Review
Exercise 28~35
07
Exercise Group.7: For loop의 기본적인 사용법
Exercise 28~35 Review
Exercise 36~44
08
Exercise Group.8: For loop / 평균과 Mean Subtraction
Exercise 36~44 Review
Exercise 45~48
09
Exercise Group.9: For loop / 분산과 표준편차 / Standardization
Exercise 45~48 Review
Exercise 49~52
10
Exercise Group.10: For loop / 벡터 연산 / Euclidean Distance / Mean Squared Error
Exercise 49~52 Review
Exercise 53~59
11
Exercise Group.11: If문의 기본적인 사용법
Exercise 53~59 Review
Exercise 60~67
12
Exercise Group.12: If문 연습 / 최댓값, 최솟값 구하기
Exercise 60~67 Review
Exercise 68~72
13
Exercise Group.13: 최댓값, 최솟값 구하기 / Normalization / 최댓값, 최솟값 위치 구하기
Exercise 68~72 Review
Exercise 73~75
14
Exercise Group.14: (미니 프로젝트) Sorting 구현하기
Exercise 73~75 Review
Exercise76
15
Exercise Group.15: Accuracy / Confusion Vector / Histogram / 절댓값 구하기 / Manhattan Distance
Exercise 76 Review
Exercise 77~81
16
Exercise Group.16: 2차원 Data & Nested List / 학생별, 과목별 평균점수 구하기
Exercise 77~81 Review
Exercise 82~85
17
Exercise Group.17: 2차원 Data에 대한 Mean Subtraction, Standardization
Exercise 82~85 Review
Exercise 86~88
18
Exercise Group.18: 2차원 Data에 대한 벡터 연산
Exercise 86~88 Review
Exercise 89~92
19
Exercise Group.19: 2차원 Data에 대한 Euclidean Distance / 과목별 최고점 ,최우수 학생 구하기 / One-hot Encoding
Exercise 89~92 Review
Exercise 93~96
20
Exercise Group.20: 2차원 데이터를 이용한 Matrix Operations
Exercise 93~96 Review
Exercise 97~100
21
Exercise Group.21: Outro
Exercise 97~100 Review
Outro
Exercise 1~10 Review
02 Exercise Group.2: 분산과 표준편차 / Standardization
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