대학원에 가기 전에 맘 놓고 수학 공부를 할 수 있는 시기가 지금 밖에 없을 것 같아서 수학 기초를 좀 닦으려고 합니다.
선형대수, 미적분, 통계 과목 정도는 학부 수업으로 수강 하였으나 벌써 2년 정도가 지나 기억이 잘 안나는 상황입니다.
질문 글 올리기 전에 무엇을 들으면 좋을지, 어떤 교재, 어떤 강의가 좋을지 찾아봤었는데요,
우선 과목은 선형대수, 통계는 무조건 할 생각이고 가능하면 정보 이론, 최적화 이론도 공부 해보고 싶습니다.
선형대수는 유튜브에 이상엽 선생님 강의를 들어볼까 하고(또는 집에 프리드버그 저 선형대수 책 번역본이 있어서 이걸로 할까도 생각중입니다.), 통계는 kocw 강의 중에 한양대 이상화 교수님 강의를, 정보 이론은 David J. C. MacKay의 Information Theory, Inference, and Learning Algorithms 교재로 독학 해보려고 계획 중에 있습니다.
그런데 찾아보니 mathematics for machine learning 라고 해서 딥러닝에 필요한 수학 내용을 요약해서 잘 정리한 거 같은 교재가 있더라고요.
그래서 요 도서로 공부를 해도 대학원 가서 논문 읽고 연구하는 데에 큰 무리가 없을지, 아니면 그래도 한과목 한과목 살펴보고 가는 것이 좋을지, 또 후자라면 개인적으로 추천해주실 교재나 강의가 있는지 여쭙고 싶습니다. (+ 그리고 말씀드린 것처럼 정보이론, 최적화 이론까지 살펴보고 가는 게 좋을지도 여쭙겠습니다..!)
2022.12.27
대댓글 1개
2022.12.27
2022.12.27