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

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