셔빈 아미디

현재

저와 제 쌍둥이 형제인 아프신은 2025년 봄부터 스탠퍼드에서 CME 295: Transformers & Large Language Models 과목을 가르치고 있습니다.

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이 수업은 교과서와 함께 학습 가이드 세트가 제공됩니다. 자유롭게 확인해 보세요!

교과서

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치트시트

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과거

쌍둥이 형제인 아프신과 함께, 그가 MIT에서 가르쳤던 수업과 제가 스탠퍼드에서 조교(TA)를 했던 수업의 중요한 포인트들을 요약한 이해하기 쉬운 학습 가이드를 만들었습니다.

VIP 치트시트: CS 221
인공지능

• 리플렉스 기반 모델
• 상태 기반 모델
• 변수 기반 모델
• 논리 기반 모델

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VIP 치트시트: CS 229
머신 러닝

• 지도 및 비지도 학습
• 딥 러닝
• 머신 러닝 팁과 요령
• 확률, 통계, 선형 대수 및 미적분 리프레셔

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VIP 치트시트: CS 230
딥 러닝

• 합성곱 신경망
• 순환 신경망
• 딥 러닝 팁과 요령

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VIP 치트시트: CME 102
상미분 방정식

• 1계 및 2계 상미분 방정식과 응용
• 선형 대수, 미적분 및 삼각함수 도구
• Matlab 팁

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VIP 치트시트: CME 106
공학자를 위한 확률과 통계

• 과목의 주요 개념
• 분포표, 자주 묻는 질문
• Matlab 팁 및 과목 관련 기능

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학습 가이드: 15.003
데이터 과학 도구

• SQL을 이용한 데이터 검색
• R, Python을 이용한 데이터 조작 및 시각화
• Git, Bash를 이용한 엔지니어링 팁

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학습 가이드: 15.003
모델링

• 데이터 준비 (훈련, 테스트, 검증)
• 지도 학습 (분류, 회귀)
• 비지도 학습 (클러스터링)
• 성능 지표

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