인공지능 대학원 준비 자료

소개글

인공지능 대학원 준비 자료에 대한 보고서 자료입니다.

목차

1. 자료구조
2. 딥러닝
3. 머신러닝
4. 선행대
5. 확률과 통계
6. 예상 자기소개서 / 면접 샘플 질문
7. 준비하며 느꼈던 점 및 드리고 싶은 말

본문내용

[알고리즘]

BigO : 알고리즘을 수행 시 데이터가 증가함에 따라 처리시간 증가율을 예측하기 위한 식
시간복잡도 : 알고리즘을 위해 필요한 수행시간
공간복잡도 : 알고리즘을 위해 필요한 메모리양

이중포인터 : 포인터는 다른 변수의 주소값을 갖는 변수, 이중포인터는 포인터의 주소값을 저장하는 변수

자료구조 = 선형구조(리스트(배열), 링크드리스트, 스택, 큐, 덱) + 비선형구조(트리, 그래프)
선형구조 : 자료를 구성하는 원소들을 순차적으로 나열시킨 형태
비선형구조 : 하나의 자료 뒤에 여러개의 자료가 존재할 수 있는 형태

BST는 이진탐색트리로 자식노드가 최대 2개인 트리로 왼쪽 자식노드가 부모 노드가 가진 값보다 작고 오른쪽 자식노드가 부모노드가 가진 값보다 큰 조건을 만족하는 이진트리 구조
balanced tree일때는 logN(탐색할때 마다 데이터양이 1/2씩 감소하기 때문에) O(logN)
imbalanced tree(한쪽으로 치우진 편향된 이진탐색트리)일때는 N의 시작 복잡도는 가진다. O(N)
AVL트리는 편향가 되지 않도록 높이차 성질(왼쪽 부트리와 오른쪽 부트리 높이차가 1)을 불만족시 회전을 시켜 rebalancing 해준다.

링크드리스트 : 데이터를 저장하는 노드와 연결정보를 가지는 포인터로 구성(head, tail)되어 있다, O(1), O(N):search

키워드

인공지능,   인공지능대학원,   AI,   대학원,   AI대학원