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NEW 데이터 사이언스 인공지능

머신러닝/딥러닝 소개 및 학습을 위한 파이썬 속성 과정

3명이 수강하고 있어요.

11,000원

지식공유자: YoungJea Oh
총 18개 수업 (3시간 21분)
수강기한: 무제한
수료증: 발급
난이도:  입문-초급-중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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입문자를 위해 준비한
[인공지능, 데이터 사이언스] 강의입니다.

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

✍️
이런 걸
배워요!
머신러닝 개괄
핵심 위주의 파이썬 언어 기초 문법
Pandas 기초
Numpy 기초
Matplotlib 기초

머신러닝 & 딥러닝 입문을 위한 파이썬 기초, 
 핵심만 빠르게 끝내고 싶다면 💎

인공지능에 꼭 필요한 
3시간 파이썬 속성 코스!

이 강의는?

인공지능의 역사 Jupyter Notebook
Python Pandas Matplotlib

“파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문” 과정 및 “파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축” 과정을 수강하려는 분이 단기간에 필요한 파이썬 기초 지식을 얻을 수 있도록 제작되었습니다.

어느덧 대세가 된 머신러닝/딥러닝! 
하지만 막상 시작하려 하면 왠지 막막하게 느껴지기 마련입니다. 특히 프로그래밍 언어 기초를 알지 못하면 시작할 수가 없다는 점이 많은 분들께 부담이 되는 요인이지요.

‘차근차근 파이썬 기초부터 다져나가는 게 좋다곤 하는데, 시간이 부족해....’
‘인공지능 구현에 꼭 필요한 파이썬 기초만 속성으로 끝낼 순 없을까?’

이 강의는 바로 그런 분들을 위해 만들어졌습니다. 다년간 머신러닝/딥러닝 강의를 진행했던 경험을 바탕으로, 꼭 필요한 부분만 발췌한 속성 코스를 통해 머신러닝 학습에 필요한 파이썬 지식을 단기간에 얻을 수 있도록 도와드리겠습니다. 함께 도전해보실까요?


Crash Course! 
빠르게 끝낼 수 있도록.

파이썬 기초 문법을 약 35분 안에 빠르게 정리해 봅니다.

넘파이, 판다스, 맷플롯립, 선형대수, 피처 스케일링 등 실제 머신러닝/딥러닝 입문에 필요한 내용도 빠르게 정리해드립니다.


Q&A를 확인해보세요! 💬

Q. 이렇게 단기간에 파이썬 기초 실력을 얻을 수 있나요?

파이썬은 자바나 C++에 비해 훨씬 배우기 쉬운 언어입니다. 후속 강의인 “파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문” 과정과 “파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축” 과정을 따라오기에 충분한 정도의 지식을 얻을 수 있습니다.

Q. 그래도 제대로 된 랭귀지 코스를 들어야 하지 않나요?

물론 그렇게 하는 게 가장 이상적이지만, 시간이 많이 소요됩니다. 파이썬 언어 전반을 배우는 데 2주일, Numpy를 배우는 데 1주일, Pandas 1주일, Matplotlib 1주일까지 약 5주의 시간을 들이시면 초~중급 정도의 실력을 얻을 수 있습니다. 그러나 그렇게 시간을 들여 공부한 내용의 대부분은 머신러닝 이외의 분야에 필요한 경우가 많아, 이 강의에서는 머신러닝/딥러닝에 필요한 핵심을 단기간에 습득할 수 있도록 압축적으로 전달하는 걸 목표로 합니다.

Q. 그래도 차근차근 기초부터 공부해야 좋지 않을까요?

충분한 시간이 있으신 분이시라면 그렇게 하시는 것을 강력히 추천합니다. 이 과정은 시간이 없는 분들, 기초 과정으로 인해 머신러닝/딥러닝 입문에 부담을 느끼시는 분들을 위해 만들어졌습니다.

지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
머신러닝/딥러닝 강의 수강을 위해 빠른 기초 과정이 필요한 분들
인공지능의 역사가 궁금한 분들
전통적 머신러닝과 딥러닝의 차이점이 궁금한 분들

안녕하세요
YoungJea Oh 입니다.
YoungJea Oh의 썸네일

한양대를 졸업하고, 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 약 30 년간의 소프트웨어 개발 경험을 가지고 있습니다. 현재는 인공지능과 파이썬을 강의하고 있습니다.

 

 

홈페이지 주소:

https://ironmanciti.github.io/

커리큘럼 총 18 개 ˙ 3시간 24분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 실습 준비 및 머신 러닝 개요
강의 소개 미리보기 02:24
강의 자료 (강의 교재, 소스 코드)
Anaconda 설치 미리보기 02:31 Machine Learning 의 역사 미리보기 09:39
머신 러닝의 종류 12:35
딥러닝의 발전 배경 06:26
머신러닝에 사용되는 파이썬 라이브러리 소개 06:39
섹션 1. 머신 러닝에 필요한 기본 지식 습득
Jupyter Notebook 과 Google Colabotory 사용법 미리보기 14:12 Python 문법 crash course-1 미리보기 18:59
Python 문법 crash course-2 17:16
Numpy 를 이용한 Matrix 다루기 개념 설명 09:28
실습 - Numpy와 선형대수 기초 미리보기 30:48
실습 - Pandas 기초 26:46
실습 - Matplotlib 기초 24:34
Feature Scaling 개념 설명 06:07
실습 - Feature Scaling 15:54
섹션 2. 연결된 이후 과정 소개
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문 과정 소개
파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축 과정 소개
강의 게시일 : 2022년 09월 22일 (마지막 업데이트일 : 2022년 09월 22일)
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