1-1-7. References & Resources

1. Introduction to Artificial Intelligence – Welcome to the Artificial Intelligence 

https://sites.google.com/knowlabs.com/aind-student-resources/home

https://sites.google.com/knowlabs.com/aind-student-resources/project-assistant

https://www.udacity.com/course/introduction-to-python–ud1110

https://wiki.python.org/moin/MovingToPythonFromOtherLanguages

https://developers.google.com/edu/python/

https://www.udacity.com/course/design-of-computer-programs–cs212

https://git-scm.com/

https://www.udacity.com/course/how-to-use-git-and-github–ud775

https://git-scm.com/docs/gittutorial

https://www.gnu.org/doc/doc.html

https://docs.microsoft.com/en-us/powershell/

https://classroom.udacity.com/courses/ud953

https://www.udacity.com/course/intro-to-algorithms–cs215

참조 및 리소스
이 강의에서는 인공 지능 Nanodegree 프로그램을 최대한 활용하기 위해 알아야 할 주제에 대한 리소스 목록을 제공합니다. 과정 내용을 진행하기 전에 이러한 모든 리소스를 검토하거나 완료할 필요는 없습니다. 이러한 리소스는 인공 지능 수업의 교육 범위를 벗어난 익숙하지 않은 콘텐츠로 인해 차단된 경우 참조할 수 있는 참고 자료로 엄격하게 제공됩니다.

학생 리소스 페이지에는 계획하고 보조를 맞추는 데 도움이 되는 각 학기의 주간 일정과 프로젝트 제출에 사용되는 프로젝트 도우미 도구에 대한 유용한 정보가 포함되어 있습니다.

파이썬 프로그래밍
인공 지능 Nanodegree 프로그램은 중급 Python 프로그래밍 기술이 필요하지만 거의 모든 언어에 대한 사전 중급 프로그래밍 경험이 프로젝트를 완료하는 데 충분해야 합니다. Python이 처음인 경우 객체 지향 프로그래밍을 지원하는 C 스타일(C++, Java, Javascript, Python 등) 언어에 대한 사전 경험이 있으면 도움이 됩니다.

필요한 기술
변수 인식 및 사용
조건문으로 프로그램 흐름 제어
루핑(목록 이해 및 생성자 문 포함)
함수 작성, 수정 및 사용
클래스/객체 작성, 수정 및 사용(객체 속성 및 메서드 포함)
자원
Udacity의 Python 입문 과정
Python Wiki: “다른 언어에서 Python으로 이동”
개발자를 위한 Google의 Python 과정
Peter Norvig의 컴퓨터 프로그램 설계

쉘 프로그래밍
인공 지능 Nanodegree 프로그램은 Git과 Udacity Project Assistant를 포함한 쉘 스크립트로 가장 편리하게 실행되는 몇 가지 도구를 사용합니다. 터미널(OS에 따라 bash/cmd/powershell 등)을 시작하고 명령줄에서 프로그램을 실행할 수 있어야 합니다. (각 필수 도구에 대한 구체적인 지침은 교실에서 제공됩니다.)

필요한 기술
Git 기본(리포지토리 복제)
쉘 터미널을 사용하여 다음과 같은 프로그램을 실행하십시오.
Python 및 conda(패키지 관리자)
Udacity 프로젝트 도우미 CLI 도구
자원
Git에 대한 Udacity 무료 과정
힘내 문서
Bash(Linux 및 OS X) 또는 Powershell(Windows)

수학
인공 지능 Nanodegree 프로그램은 미적분, 선형 대수 및 이산 수학을 포함한 고급 수학에 어느 정도 익숙할 것으로 기대합니다.

필수 주제
연속 함수 및 파생 상품
선형 대수(벡터 공간 및 연산)
기본 그래프 이론(노드, 간선, 연결성 등에 대한 정의)
복잡성 클래스(big-O 표기법)
초등 집합론(집합의 정의 등)
기본 논리문(진리표 등)
자원
Udacity 선형 대수 복습 과정
Udacity의 Intro to Algorithms Class(소셜 네트워크 매직 트릭, 기본 그래프 알고리즘 및 네트워크 문제의 경도) 강의 1, 3, 6과

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