스터디 일정 & 커리큘럼 & 발표자료

진행 중 : PART I

PART I

  • PART I은 xwMOOC의 통계기초 특강 코스와 함께 합니다. 강의 자료는 다음 페이지를 참조해주세요.
  • 2015년 11월 18일~
회차 일시 내용 발표자 발표자료
1 11/18 (통계기초) 탐색적 자료 분석 & 분포(1) 이광춘
(머피ML) 1. Introduction 김무성 발표자료
(PGMPy) 1. Bayesian Network Fundamentals (1) 김무성 발표자료
(양자정보) Chap.1 ~ 1.2 Quantum bit + Overview of the concept of de Brogile wave and Stern-Gerlarch experiment (1) 고희연 발표자료
2 11/25 (통계기초) 탐색적 자료 분석 & 분포 (2) 이광춘
(머피ML) 2. Probability (1) 김가경
(양자정보) Chap.1 ~ 1.2 Quantum bit + Overview of the concept of de Brogile wave and Stern-Gerlarch experiment (2) 고희연 발표자료
(양자정보) 2.1 Linear algebra (1) 이병훈
3 12/2 (통계기초) 확률 질량 함수 & 누적분포함수 박경원
(머피ML) 2. Probability (2) 김가경
(PGMPy) 1. Bayesian Network Fundamentals (2) 김무성 발표자료
(양자정보) (특강) 힉스입자란 무엇인가 이병훈
4 12/9 (통계기초) 분포 모형화 (Modeling distributions) & 확률밀도함수 이광춘
(머피ML) 3. Generative models for discrete data (1) 김선화
(PGMPy) 1. Bayesian Network Fundamentals (3) 김무성 발표자료
(양자정보) Hilbert space (1) 고희연
5 12/16 (통계기초) 변수간 관계 박경원
(PGMPy) 1. Bayesian Network Fundamentals (4) 김무성 발표자료
(양자정보) Hilbert space (2) 고희연
6 1/6 (통계기초) 추정 (Estimation) 이광춘
(머피ML) 3. Generative models for discrete data (2) 김선화
(PGMPy) 2. Markov Network Fundamentals (1) 송근창
(양자정보) 2.2 The Postulates of Quantum Mechanics ~ 2.3 Application: Super dense coding 김무성
7 1/13 (통계기초) 가설 검정 (Hypothesis testing) 박경원
(머피ML) 4. Gaussian models (1) 송근창
(PGMPy) 2. Markov Network Fundamentals (2) 송근창
(양자정보) 2.4 Density Operator ~ 2.6 EPR and Bell inequality
8 1/20 (통계기초) 선형최소제곱 (Linear least squares) & 회귀 (Regression) 박경원
(머피ML) 4. Gaussian models (2) 송근창
(PGMPy) 2. Markov Network Fundamentals (3) 송근창
(양자정보) 1.3 Quantum computation
9 1/27 (통계기초) 시계열 분석 & 생존분석 이광춘
(머피ML)5. Bayesian statistics (1)
(PGMPy) 2. Markov Network Fundamentals (4) 송근창
(양자정보) 1.4 Quantum algorithm

예정 : PART II

Written on January 1, 2016