머신러닝 기초부터 탄탄히 정복하기

R프로그래밍에 대해 전혀 모르시는 분을 대상으로 하는 R프로그래밍 기초를 다지는 수업입니다.

DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다.

데이터사이언스, 인공지능을 처음 공부하는 비전공자 또는 고등학생들을 위한 강의입니다. 인공지능과 머신러닝의 개념에 대해 이해하고, 관련 직업을 갖기 위해 어떤 노력을 해야하는지 알려드립니다.

코알못을 위한 R프로그래밍 기초 강의입니다. 딱 두 번만 저와 함께 코드를 따라 쳐보세요. 자연스레 코잘알로 거듭나실 겁니다!

R의 기초 문법과 자주 쓰는 함수, 그리고 유용하게 쓰이는 중~고급 테크닉을 담은 PDF 교재입니다.

머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.

기본적인 자연어처리 기법(Natural Language Processing)과 딥러닝을 활용한 다양한 텍스트 task에 대해 다룹니다.

증권시장에 사장되어있는 전 종목을 수집하고 관리하는 방법에 대해 배웁니다. 자동화를 통해 매일매일 주가를 새로 수집하고 업종별 종목 트렌드도 파악할수 있는 Dashboard까지 shiny를 통해 제작해 봅니다.

GAN(Generative Adversarial Networks)에 대하여 쉽고 정확하게 배워봅니다.

딥러닝의 기본 뼈대인 MLP부터 CNN, RNN까지 쉽고 빠르게 배워봅니다.

Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.

R을 통해 무작정 datascience를 해보는 강의 입니다. 데이터를 불러오는 것부터 모델 구축 및 모델 성능 전략까지 한줄한줄 쳐보면서 배웁니다.

R프로그래밍을 위한 자주 사용하는 함수와 코드를 효율적으로 작성하는법과 중급 기법에대해 다룹니다.

R을 통해 네트워크 그리는 방법에 대해서 배웁니다. 네트워크를 그리는 것 자체 보다 네트워크에 들어갈 데이터의 형태를 구축하는 것과 네트워크를 이쁘게 그리는 방법에 초점을 둡니다.

프로그래밍 기초적인 지식도 배웠고 크롤링도 배웠고 텍스트 마이닝 강의도 들었는데, 실제로 프로젝트 하면 막막하셨나요? 저와 함께 프로젝트를 처음부터 끝까지 진행해 보는 강의입니다.

텍스트 마이닝 실전 프로젝트 입니다. 데이터 수집부터 감성분석 데이터 시각화까지 한번에 쭈욱 해보는 강의입니다!!

R을 통해 텍스트의 top keyword / wordcloud / 감성분석 / Topic modeling까지 같이 차근차근 해보는 강의 입니다.

자유자재로 크롤링 할 수 있도록 만들어 드립니다. 대부분의 강의는 라이브 코딩으로 진행됩니다. 제가 코딩을 할때 같이 한줄한줄 따라 쳐주세요!

기초적인 R프로그래밍 실력을 쌓고 기본적인 크롤링 기법을 익힙니다 코드를 직접 작성하면서 한줄한줄 설명해 드립니다

기업의 디지털 전환(DT), 인공지능(AI) 도입은 머신러닝 모델 구축에서 시작합니다. 그러나 머신러닝 기술 범위는 매우 넓으며 최적의 방법을 선택하려면 기본 개념을 분명히 이해해야 합니다. 이 강의에서는 머신러닝의 기본 개념을 명확하게 이해하는데 필요한 핵심 내용을 다섯개의 예제를 중심으로 소개합니다.

머신러닝의 주요 알고리즘과 딥러닝을 이해하고, 인공지능을 알아가보자!

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

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이 강의는 초보자들이 인공지능을 쉽고 실용적이며 체계적인 방식으로 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 많은 학생들이 복잡한 용어, 불분명한 설명, 또는 실제 사례의 부족으로 인해 AI를 어렵게 느낍니다. 이 강의에서 저는 시각적 도구, 실제 사례, 그리고 단계별 시연을 통해 AI 개념을 이해하기 쉬운 아이디어로 분해하는 데 집중합니다. 어려운 수학이나 이론 대신, AI가 어떻게 작동하는지, 대중적인 AI 도구들을 어떻게 사용하는지, 그리고 학습, 생산성, 개발 및 비즈니스 사례에 AI를 자신 있게 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 강의를 마칠 때쯤 여러분은 AI에 대한 탄탄한 기초를 갖추고, 현대적인 AI 도구들을 이해하며, 더 심화된 주제를 탐구하는 데 자신감을 갖게 될 것입니다.

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

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