파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문 대시보드

입문자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

인공지능, 머신러닝, 딥러닝… 
구체적인 그림을 여러분께 그려드릴게요! 

인공지능, 정말
배우기 어려울까요? 😮

인공지능에 관심은 있지만 막상 어떻게 시작해야 할지도 잘 모르겠나요? 배우는 데 수학적인 지식이 많이 필요할까 봐 망설이셨나요? 실제로 인공지능 중에서도 머신러닝(Machine Learning)은 오래된 역사만큼이나 수많은 알고리즘이 있어 학습하는 데 많은 시간이 소요됩니다. 물론 오늘날 딥러닝(Deep Learning)의 등장과 함께 많은 전통적 머신러닝 모델들이 효용성을 잃기는 했지만, 그 가운데서도 여전히 중요한 역할을 담당하고 있는 머신러닝 모델들이 있습니다.

이 강의는 인공지능을 어떻게 시작해야 할지 어려워하는 학생, 개발자, 기업 관리자를 위해 만들어졌습니다. 오늘날에도 유효한 전통적 머신러닝 모델들을 소개하고, 텐서플로(Tensorflow)와 케라스(Keras)를 이용한 딥러닝 모델 작성의 기초를 습득할 수 있도록 내용을 구성했습니다. 이론은 최소화하고, 실습 위주의 커리큘럼을 통해 인공지능 모델 구현이 어렵지 않다는 사실을 더 많은 분들과 함께 나누고자 합니다. 함께 도전해볼까요?

인공지능의 실체를 
머릿속에 그려드립니다.

_{Deep Learning 동작 원리}

_{K-Nearest Neighbors 모델 실습}

_{Decision Tree 모델 실습}

_{Feature Engineering 개념 이해}

_{Deep Learning 모델 구현}

Q&A를 확인해보세요! 💬

이런 분들께 추천드려요!