SIAI Lecture Notes
Bayesian Statistics II
Related articles
- Reinforcement Learning
- Class 1. Approximations and computational cost
- Donggyu Kim (MBA, 2024)
- 한국 대학 vs. 해외 대학 (2)
- Class 2. Generalized least square
- ⑧이민 받지 말고 한국 기업이 해외진출 하는 건 어떨까?
- Class 2. Consumer choices
- 2022학년도 봄학기 지원자 지원동기
- Class 3. Causality in data science
- Class 4. Time series II – Seasonality and frequency
- Class 5. Value-based optimization
- Class 8. Summary of Scientific Programming
- 인공지능 석·박사 학위 과정은 실제로 임금 상승에 도움을 줄 수 있을까?
- 수학적으로 그렇게 큰 도전이 아니라는게 좀 많이 알려졌으면 좋겠다
- AI in Digital Marketing
- Class 8. Summary of Math & Stat for MBA II
- ②인적 자원, 지적 자원, 물적 자원, 3박자가 골고루 후진적인 나라
- Class 6. Policy-based optimization
- Class 4. ANOVA to Multivariate regression
- Class 8. Summary of Machine Learning
- Why SIAI – 2. 여긴 교수님들이 책 밖에 있으신 분들인거 같아서요
- Regression Analysis III
- Scientific Programming
- ③한국의 어이없는 편견들과 싸우면서
- Hyeyoung Park (MBA, 2023)
- 전략 컨설팅의 실패와 머신러닝의 관계
- MSDS Boot Camp 수강 후기 (2)
- Class 3. Hamiltonian analysis
- Class 8. Summary of Data-based Decision Making 2
- Why SIAI – 1. 이게 정말 해외 명문대학 교육 수준이군요 ㄷㄷㄷ
- Class 7. Optimization methods
- ③한국 사회에 유일하게 남은 선택지는 ‘대학 개혁’
- Jeonghun Song (MSc, 2023)
- 한국식 주입식 교육과 데이터 사이언스 교육의 절망적인 결합이 낳은 한국의 데이터 사이언스 업계
- Class 8. Summary of Deep Learning
- SIAI Yearbook – 2024
- 고급 교육과 졸업 논문과 졸업장의 무게
- Jeongwoo Park (MSc, 2023)
- Class 8. Summary of Reinforcement Learning
- AI/Data Science 연구 이야기
- Class 6. Recurrent Neural Network
- Class 5. Simulations
- Data-based Decision Making
- Class 6. Endogeneity 2 – Correlation between errors and regression
- 거기서 배우면 어디서 일할 수 있어요? 배운거는 어디에 쓸 수 있어요?
- 미 연준은 기다리는데 매일 시중 금리가 떨어지는 이유와 비트코인 가격이 계속 오르는 이유
- ④한국을 떠나며
- ①정부가 수포자되면 학생들이 덜 수포자 될까?
- (여러 전공에서) ‘수학’, ‘통계학’을 쏙쏙 뽑아 배우는 게 DS 공부법?
- SIAI Yearbook – 2023
- Class 7. Large Language Model (LLM)
- 학위 인증 후기 – 2.(좀 이상하지만) 괜찮은데 스위스?
- Game Theory
- 한국이 고급 인재를 못 살리는 나라가 된 이유 – 당신들이 고급 인재가 아니니까
- Class 7. Summary of Math & Stat for MBA II
- ③정부가 수포자 됐던 나라, 일본도 20년간 ‘유토리 교육’ 실패 인정
- AI대학원 저는 말리고 싶습니다
- AI in Corporate Finance
- SNS를 많이 쓰는 사람들의 연봉은 낮다는 속설은 사실일까?
- Global MBA 만든 뒷 이야기 – 3. 음해, 협잡의 근본적인 퇴출은 다수의 실력이 올라갔을 때
- 왜 공대와 경영학과는 저렇게 생각할까?
- Section: Business
- Class 1. Comparative advantage
- Class 4. Basic time series regression analysis
- Class 2. Classification
- 경제학자들이 알아야하는 ML, DL, RL 방법론
- 대통령 선거로 만든 Data Science 문제
- 웹소설이 웹툰으로 바뀌는 과정과 데이터 사이언스
- Class 5. Probability models
- 데이터 사이언스의 학문적인 정의
- AI in Asset Management
- ①영어권 코딩 부트캠프 인재가 한국 SKY보다 개발을 잘하는 이유
- Math & Stat for MBA II
- 학위 인증 후기 – 4.학생들과의 에피소드
- 한국인 대상 SIAI 3년 교육을 정리하면서
- 한국 대학 vs. 해외 대학 (1)
- Law and AI
- MSDS Boot Camp 수강 후기 (1)
- 2류 국가, 2류 인재
- GIAI Books (Korea)
- ②정부가 수포자되니 교육 빈부격차만 재생산됐다
- Class 2. Autoencoder
- Class 1. Basic statistics
- 해외 대학의 커리큘럼 설계 방식 (교수 vs. 시스템)
- Class 5. Endogeneity – Correlation between errors and regressors
- 학위 인증 후기 – 3.글로벌 Accreditation 시장
- Data Management
- ⑦고숙련 노동력이 한국에 이민오도록 만들려면
- MSDS Boot Camp 수강 후기 (3)
- STA501 Mock exam – F2023
- Class 6. Bayesian statistics
- Machine Learning
- 공교육은, 우리나라 교육은 실패인가?
- Deep Learning
- Panel Data Analysis
- Class 5. Dimensionality reduction
- Class 3. Fourier transform
- 홍대 앞 상권이 청년을 불러모았을까? 청년들이 상권을 만들었을까?
- DS 인력풀이 문제? 교육이 문제? 나라가 문제?
- Class 4. Finite differences
- Class 6. Endogeneity – Measurement error
- Global MBA 교육 방식 – Essay 기반 평가란?
- Global MBA 만든 뒷 이야기 – 2. 한국식 서열화 타파법은 ‘내공 쌓기’
- Class 6. Variance reduction
- Regression Analysis II
- Math & Stat for MBA I
- ‘예/아니오’ 잘 맞추는 모델이 무조건 좋은 모델일까?
- 한국인 대상 SIAI 3년 교육을 정리하면서 (2)
- 취업 위주의 교육? 정상적인 대학 교육? 우리가 받아야 하는 교육
- 전략 컨설팅의 실패와 머신러닝의 관계 (2)
- Bohyun Yoo (MBA, 2023)
- SIAI 설립 이야기
- 스위스 AI대학(SIAI) 소개
- 챗GPT, 언어 기반 노동시장엔 고급 인력만 남기고 다 내보내게 될 것
- ④노동력의 역량과 지적 인프라의 역량이 낳는 시너지 효과
- 수학, 통계학 중심의 AI대학원 커리큘럼
- 국내 대학 교육의 참담한 실태
- 둘: 정부가 수학 교육을 포기하면 학생들은 덜 수포자가 될까?
- Mincheol Kim (MSc, 2023)
- Critical thinking, logical thinking이 빠진 나라, 대한민국
- AI교육의 미래와 AI채용 시장의 미래
- ‘AI≠IT개발’을 상징적으로 보여준 스탠퍼드 대학의 한국 AI역량 평가를 보면서
- Class 6. Factor analysis
- 학위 인증 후기 – 1.어쩌다보니 스위스
- Class 2. Bellman equations
- Sungsu Han (MBA, 2024)
- Class 4. First-order differential equations (FODE)
- Class 2. Exact matching via quadrature
- Probabilistic Graphical Models
- MSc AI/DS 입학시험 후기
- Class 5. Simulation and Bayesian
- 계산 비용 최소화를 위한 ‘Trinity’, 하드웨어 – 소프트웨어 – 수학 모델
- Class 1. Large sample properties and maximum likelihood
- ⑤석·박사 유학만 가고 싶고 실력은 안 되는 당신
- Data Visualization
- Class 3. Basic statistics
- Class 5. Image recognition
- Bayesian Statistics I
- Class 1. Introduction to intertemporal optimization
- Class 7. Summary of Data-based Decision Making 1
- ⑥이민청이 반드시 필요한 이유와 필요하지 않은 이유
- 한국 대학 vs. 해외 대학 (3)
- Information Theory
- Why SIAI – 3. 박사과정 중 필요성을 느꼈지만 엄두를 못냈던 지식들이라는 확신이 들었습니다
- 하나: 2류 국가, 2류 인재
- ②SIAI는 수학&통계학 기반 AI/Data Science 대학원
- 한국인 대상 SIAI 3년 교육을 정리하면서 (3)
- Class 3. Data grouping
- Class 3. Time Series – PCF and PACF
- Class 1. Introduction to deep learning
- 왜 온라인 학위 과정은 오프라인 학위 과정보다 수준이 떨어진다고 생각할까?
- Yeonsook Kwak (MBA, 2024)
- SIAI Lecture Notes
- Class 2. Basic statistics
- Class 7. Artificial Neural Network
- Neural Network 모델은 Borel-measurability가 충족되는 데이터에서만 쓸 수 있다
- Class 3. MCMC and Bayesian extensions
- Advanced Deep Learning
- Class 4. Boltzmann machine
- Global MBA 만든 뒷 이야기 – 1. 진짜 ‘처벌’은 넌 못 하니까 그만해라는 것
- Advanced Reinforcement Learning
- 수학은 언어다, 다만 조금 특이한
- 한국 대학 vs. 해외 대학 (4)
- Class 8. Summary of Math & Stat for MBA I
- AI Business Cases
- Social Network Analysis
- Global MBA 만든 뒷 이야기 – 4. DS가 아니라 경제학 공부하는 곳이라고?
- Hyoung Keun Kwon (MSc, 2024)
- 공대는 학부만해도 되는데, 통계학은 대학원을 가야된다 – ②
- SIAI Yearbook
- Class 7. Summary of Math & Stat for MBA I
- Regression Analysis I
- Machine Learning Term paper
- 공대는 학부만 해도 되는데, 통계학은 대학원에 가야 한다고?
- Games with Incomplete Information
- ①SIAI 설립 동기
- 비교우위론과 콥 더글라스 생산함수로 해석하는 미・중 갈등
- MSDS Boot Camp 수강 후기 (4)
- Class 1. Regression problems
- Class 4. Ensemble
- Class 7. Deep Generative Models
-
See More
GIAI Korea는 글로벌AI협회(Global Institute of Artificial Intelligence, GIAI) 산하의 연구소(GIAI Research)에서 발행하는 기고, 논문 소개, 연구 분석 등의 한국어 콘텐츠입니다. GIAI의 연구 자문 조직인 (사)데이터 사이언스 경영학회(Managerial Data Science Association, MDSA)에서 한국어 번역 지원을 받습니다. GIAI Korea의 모든 콘텐츠는 공익 및 교육 목적을 위해 작성된 만큼, 자사의 승인을 받은 모든 곳에 전재, 복사, 배포 가능합니다.
본사 주소: Block B, Capital Dock, 80 Sir John Rogerson’s Quay, Dublin, Ireland
서울 사무소: 서울 서초구 신반포로49길 12, 하늘정원빌딩 2층
회사명: GIAI Korea Inc. | 사업자등록번호: 815-81-01337
제호: 글로벌AI협회지 | 인터넷 신문 등록번호: 서울,아53350
등록일자: 2020.10.29. | 발행일(리뉴얼 기준일): 2023.05.01.
발행·편집인: 이경환 | 청소년 보호책임자: 이태선 | 연락처: 02-6949-1864
「열린보도원칙」 당 매체는 독자와 취재원 등 뉴스이용자의 권리 보장을 위해 반론이나 정정보도, 추후보도를 요청할 수 있는 창구를 열어두고 있음을 알려드립니다.
[고충처리인: 이태선 02-6949-1864 ｜ [email protected]]
E-mail : [email protected]
Financial Magazines
Research / Education
Ranking Services
Business Partners
© 2020~2024 GIAI Books
GIAI Korea는 글로벌AI협회(Global Institute of Artificial Intelligence, GIAI) 산하의 연구소(GIAI Research)에서 발행하는 기고, 논문 소개, 연구 분석 등의 한국어 콘텐츠입니다. GIAI의 연구 자문 조직인 (사)데이터 사이언스 경영학회(Managerial Data Science Association, MDSA)에서 한국어 번역 지원을 받습니다. GIAI Korea의 모든 콘텐츠는 공익 및 교육 목적을 위해 작성된 만큼, 자사의 승인을 받은 모든 곳에 전재, 복사, 배포 가능합니다.
본사 주소: Block B, Capital Dock, 80 Sir John Rogerson’s Quay, Dublin, Ireland
서울 사무소: 서울 서초구 신반포로49길 12, 하늘정원빌딩 2층
회사명: GIAI Korea Inc. | 사업자등록번호: 815-81-01337
제호: 글로벌AI협회지 | 인터넷 신문 등록번호: 서울,아53350
등록일자: 2020.10.29. | 발행일(리뉴얼 기준일): 2023.05.01.
발행·편집인: 이경환 | 청소년 보호책임자: 이태선 | 연락처: 02-6949-1864
「열린보도원칙」 당 매체는 독자와 취재원 등 뉴스이용자의 권리 보장을 위해 반론이나 정정보도, 추후보도를 요청할 수 있는 창구를 열어두고 있음을 알려드립니다.
[고충처리인: 이태선 02-6949-1864 ｜ [email protected]]
E-mail : [email protected]
Financial Magazines
Research / Education
Ranking Services
Business Partners
© 2020~2024 GIAI Korea