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서론 막상 자료를 정리해야지 라고 생각하니, 어떤 것부터 진행해야 하나가 고민이 되었다. SLAM RoadMap에서 제시하는 수학과 관련된 내용은 4가지인데, 눈앞에 보인, 확률 통계를 시작해보자 라고 생각했다가, 차근차근 시작하는게 목적이지 않았나 라고 생각이 들었다. 따라서, 나는 기초 수학 -> 지수 로그 -> 선형대수 -> 확률 통계 순으로 진행을 해볼까 한다. 자료를 정리하는 순서는 고등 수학에서 배우는 순서가 이러지 않았나.. 라는 생각으로 순서를 정했고. 기초 수학은 3가지 항목으로 진행할 계획이다. 1. 미분 2. 적분 3. 테일러 전개( Taylor expansion ) 자.. 이제 첫 번째 정리 시작해보겠다. 미분 미분은 최적화를 수행하는데 필요한 지식이다. 왜냐하면, '입력된 값을 어..

서론 스터디를 진행하기로 마음을 먹고, 어떤 것을 공부하면 좋을지에 대해 고민을 많이 하였다. 영상처리, 딥러닝, 수학, 프로그래밍 등 다양하게 떠오른 것들 중, 우연히 Visual SLAM 관련 로드맵을 보게 되었고, '로드맵을 따라가는 것이 어떨까' 라는 마음이 들었다. 이번 스터디를 통해, 이전과 달리, 블로그에 꾸준히 글을 작성하고, 스터디를 지속적으로 진행하는 것을 목표로 한다. 작성하는 글들은 내가 알게 된 내용들을 정리하는 내용으로 편하게 작성할 계획이다. 로드맵 및 계획 원본 Github 링크: Visual-SLAM roadmap repository 이전에 알고 있던 기초적인 프로그래밍, 수학, 영상처리 개념에 대해 다시 정리를 하는 것을 목표로 진행하고자 한다. 우선, 로드맵에서 제시하는..