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SSU Graphics (2026-1)
강의계획서 — SSU 컴퓨터 그래픽스 (2026-1)01 — 컴퓨터 그래픽스의 개요02 — 컴퓨터 그래픽스 시스템04 — 2차원 그래픽스의 기본05 — 2차원 그래픽스의 변환CGP 4-1 — 3D 그래픽스를 위한 수학 (Part 1)07 — 3차원 그래픽스의 기하변환과 뷰잉CGP 4-2 — 좌표 공간과 투영, GLSL09 — 은면의 제거 (Hidden Surface Removal)10 — 래스터화 (Rasterization)11 — 파라메트릭 곡선 (Parametric Curves)12 — 조명과 셰이딩 (Illumination & Shading)13 — 텍스처 매핑 (Texture Mapping)14 — 레이트레이싱 (Ray Tracing)SSU Graphics 시험 대비: Numerical Hard Mode
SSU Data Science (2026-1)
데이터사이언스와 판다스 개요판다스 기본 — 시리즈와 데이터프레임데이터 입출력과 인덱싱기초 분석과 데이터 정제그룹핑 · 재구조화 · 결합기술통계 — 편차 · 분산 · 표준편차 · 공분산 · 상관계수상관행렬 — 속성 간 연관성 파악머신러닝 입문 — 지능 · 학습 종류 · 회귀미분 · 편미분 · 그래디언트 — 경사 하강법 선수 지식경사 하강법 — 손계산 마스터선형 회귀 — 사이킷런과 경사 하강법중간고사 종합문제 (Ch.01~07)다중 · 다항 회귀와 규제분류와 군집화다양한 머신러닝 기법 — SVM · 결정 트리 · 차원 축소하이퍼파라미터 튜닝과 성능평가신경망과 퍼셉트론텐서플로로 따라하는 딥러닝기말고사 종합 문제 (Ch.08~13)

Expert Mode

Advanced Engine

Knowledge Engine

전문가 수준의 멀티미디어 공학 지식과 예술적 논리를 탐구하는 인터랙티브 지식 엔진

SSU Graphics (2026-1)

숭실대학교 컴퓨터그래픽스 수업. 14개 PDF 슬라이드 등장 순서대로 정리한 1~14주차 + 중간·기말 통합 시험 대비.

Analyze System

SSU Data Science (2026-1)

숭실대학교 데이터사이언스 수업. 판다스 데이터 다루기·상관분석부터 회귀·분류·군집·SVM·PCA·신경망·딥러닝까지 한 학기 전 과정.

Analyze System