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AI 개발

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딥러닝 · 머신러닝

우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (심화이론)

AI를 배우는 첫걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 딥러닝을 쉽고 빠르게 정복하기 위해 심화내용으로 짧은시간에 머신러닝과 딥러닝을 연결시키는 단계 !

13명 이 수강하고 있어요.

머신러닝딥러닝인공지능(AI)확률과 통계

이런 걸 배울 수 있어요

  • ⭐ 분류 / 회귀 테스크의 확률기반 사고방식

  • ⭐ Support Vector Machine(SVM) 작동방식

  • ⭐ Logistic Regression 작동방식과 중요성

  • ⭐ 정보량, 엔트로피, 크로스 엔트로피, KL Divergence 개념

  • ⭐ Softmax 개념과 Logistic Regression과의 관계

  • ⭐ Linear regression을 확률적 관점에서 재정의

  • ⭐ 최대우도추정(MLE)의 개념 및 필요성

  • ⭐ 최대우도추정(MLE)을 통한 분류 / 회귀 손실함수 도출과정

  • ⭐ Logistic Regression을 통한 ROC-AUC curve 평가방식 이해

  • ⭐ PCA & LDA 선형대수 지식없이 간단한 이해와 작동방식

📢이 강의는 비전공자를 대상으로 하는 강의 입니다.

인공지능, 아주 쉽게 풀어냈습니다 !

통계적, 수학적 개념 최대한 배제했습니다 !

이론강의, 겁먹지 않으셔도 됩니다 !

우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초이론)

인공지능(AI)

머신러닝

Scikit-Learn

과정소개

  • 다양한 코드 응용을 위한 발판, 바로 이론입니다.

  • 비전공자 신분으로 단 5개월만에 공모전 최우수상 및 우수상, 경진대회 우승 및 프로젝트 대상 및 우수상을 받았습니다.

  • 원리를 알아야 다양한 상황, 데이터에 응용을 할 수 있습니다.

  • 인공지능을 처음 배우면서 쏟아지는 다양한 용어들과 기관에서 커리큘럼을 따라가며 배우면서도 이질감이 들었던 학습 순서들을 모두 고안하여, 처음 배우는 사람도 최대한 불편함없이 따라올 수 있도록 정말 많이 고민하여 순서를 수정하고 배치했습니다.

  • 무작정 수학적 통계적 개념을 설명하는 것이 아니라, 모델이나 지표에서 관련 언급이 나왔을 때, 왜 사용하는지 해당 수식이나 개념의 필요성에 대해 언급하기 때문에 훨씬 이해도 빠르고, 납득하기 쉬워 학습을 보다 더 매끄럽게 할 수 있습니다.

강의개요

  • 이해를 위해 필요한 최소한에 수학, 통계학적 개념만을 사용, 그 마저도 모두 예시를 바탕으로 쉽게 이해할 수 있도록 구성했습니다.

  • 다양한 시각 자료와 애니메이션을 통해, 자료 내 불필요한 줄 글을 최소화하여 이론강의임에도 지루하지 않게 만들었습니다.


  • 머신러닝에 대해 모르시는 분은 체계적으로 부담감 없이 폭넓게 배워가실 것이고, 머신러닝에 대해 아시는 분들은 개념을 다시 한번 정확하게 확립하실 수 있게 되실겁니다.

  • 머신러닝 중에서 직관적으로 이해할 수 있는 거의 모든 부분을 아우르고 있는 기초 과정이며, SVM이나 ROC-AUC, 차원축소같은 개념들은 머신러닝 심화 이론에서 다루게 됩니다.

  • 모든 강의 학습은 추후 딥러닝 강의에 포커스가 맞춰져 있기 때문에, 머신러닝부터 탄탄하게 기초를 다지실 분들에게 추천 드립니다.

강의특징

🎯 해당 강의는 코드실습이 없는 이론강의로만 구성되어있습니다.

🎯 PPT 학습자료 제공

🎯 복습을 위한 이론 쪽지 시험 제공

단계별 학습내용

본 강의는 수정된(5->3) 3개의 커리큘럼 중 마지막 머신러닝 커리큘럼입니다.

five

강의 미리보기

머신러닝 심화이론 (2)

수학적 내용 시각화 자료로 쉽게 이해하기 단계적 접근방식으로 원하는 내용에 도달

머신러닝 심화이론 (7)

수학적 개념을 먼저 설명하는 것이 아닌, 예시를 통해 도출하는 소프트맥스

머신러닝 심화이론 (6)

LDA 작동방식을 한눈에 알 수 있는 직관적인 자료와 설명

머신러닝 심화이론 (5)

데이터 예시를 통해 직접 계산하며 이해하는 평가지표

머신러닝 심화이론 (4)

수학자들이 가정한 내용에 대해 이해하기 쉽게 궁금증 해결

머신러닝 심화이론 (3)

배웠던 내용들을 관통하는 하나의 흐름으로 정리

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 😎 다양한 머신러닝 모델을 배우고 싶은 사람?

  • 😎 머신러닝은 아는데 딥러닝과 별개라고 생각하는 사람?

  • 😎 머신러닝을 확률적 사고방식으로 이해하고 싶은 사람?

  • 😎 머신러닝을 깊이 알고 싶지만 수학 때문에 겁나는 사람?

  • 🎶 우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초이론) 수강생

  • 🎶 우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초실습) 수강생

선수 지식,
필요할까요?

  • 📌 머신러닝 기초

안녕하세요
입니다.

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명

수강생

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개

수강평

4

개

답변

4.9

점

강의 평점

3

개

강의

비전공자이기 때문에, 비전공자를 잘 압니다.

비전공자의 시선에서 도움을 드리기 위해 최선을 다하겠습니다.

 

인공지능 사관학교 5기 수료

시계열 농산물 가격 예측 프로젝트 대상

케글 경진대회 1등 (200 中)

객체 탐지, RAG 기반 모의면접 프로젝트 우수상

한국인공지능협회 주관 AI활용 사회문제 해결 공모전 최우수상

호남 ICT이노베이션 디지털 신기술 공모전 우수상

커리큘럼

전체

16개 ∙ (3시간 10분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

  • 1. 강의자료

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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머신러닝, Scikit-Learn

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코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

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노마드크리에이터

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

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파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

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시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

중급이상

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유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

민규식

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.

초급

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엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!

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권 철민

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.

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실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

다니엘

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

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