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우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초이론)

AI를 배우는 첫걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 그 중 첫번째, 인공지능과 친해지는 기초이론 단계! 다양한 예시로 머신러닝 기초개념 습득 및 이론 복습을 위한 쪽지시험까지!

(4.9) 수강평 16개

수강생 133명

난이도 입문

수강기한 무제한

개념정리
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머신러닝기초
머신러닝기초
이론 중심
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개념정리
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머신러닝기초
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이론 중심
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먼저 경험한 수강생들의 후기

먼저 경험한 수강생들의 후기

4.9

5.0

펭귄

27% 수강 후 작성

강의자분 엄마가 서울대 교수인가요?

5.0

Sangwoo Cho

18% 수강 후 작성

코드만 치다가 무슨 내용인지도 모르겠고 미치겠던데, 속이 후련합니다. 딥러닝 강의는 언제 올라오나요??? 빨리 만들어주세요 ㅎㅎ

5.0

변소현

55% 수강 후 작성

'머신러닝'하면 어려울 줄만 알았는데 이론 강의를 듣고 어떤 기술인지, 어떻게 작동하는지 단번에 이해하게 됐습니다. 전체 구조가 머릿속에 남도록 잘 설명해 주고, 각 개념이 어떻게 다른지도 명확히 알려줍니다. 머신러닝을 이해할 수 있다니 실습 강의도 기대됩니다!

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • ⭐ 머신러닝이란 무엇인가?

  • ⭐ 분류, 회귀, 군집화, 추천시스템 모델 작동 원리 및 평가지표 이해

  • ⭐ 다양한 예시와 애니메이션 기반으로 기초이론 완전 정복!

  • ⭐ 쪽지 시험으로 배운내용 확인!

📢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, 차원축소 자연어처리(NLP) 같은 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.

🎯 애니메이션 자료 제공

🎯 복습을 위한 이론 쪽지 시험 제공

단계별 학습내용

본 강의는 5개의 커리큘럼 중 첫번째 커리큘럼입니다. 나머지 커리큘럼은 순차적으로 공개됩니다.

강의 미리보기

유사도 검색(Similarity Search)에 대한 애니메이션 자료 중 일부. (설명 음성 X)

3강 군집화 중 Mean-Shift clustering에 대한

슬라이드 중 하나.

4강 추천시스템 중 콘텐츠 기반 필터링에 대한

슬라이드 중 하나.

CART 모델에 대한 예시 설명 슬라이드 중 하나.

모델 검증 및 평가지표에 대한 슬라이드 중 하나.

2강 단순 선형 회귀 모델과 다중 선형 회귀 모델 차이점 애니메이션 중 일부. (설명 음성 X)

코딩 없이, 배운 내용 코드로 이해해보기.

단계별 접근으로 경사하강법 이해하기.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • ⭐ 인공지능 쌩기초

  • ⭐ 인공지능 공부를 하고 싶지만 뭐부터 해야 할지 모르는 사람

  • ⭐ 수식, 복잡한 용어 때문에 강의 진입장벽이 높아 완강하기 힘든 사람

  • ⭐ 체계적인 커리큘럼으로 공부하고 싶은 사람

  • ⭐ 머신러닝 개념 및 이론 강의를 수강하고 싶은 사람

선수 지식,
필요할까요?

  • (이론 강의에서는 파이썬 및 데이터 툴 선수지식이 필요 없습니다.)

안녕하세요
인공지능뿌시기입니다.

215

수강생

19

수강평

5

답변

4.9

강의 평점

3

강의

비전공자이기 때문에, 비전공자를 잘 압니다.

비전공자의 시선에서 도움을 드리기 위해 최선을 다하겠습니다.

 

인공지능 사관학교 5기, 6기 수료

시계열 농산물 가격 예측 프로젝트 대상

케글 경진대회 1등 (200 )

객체 탐지, RAG 기반 모의면접 프로젝트 우수상

한국인공지능협회 주관 AI활용 사회문제 해결 공모전 최우수상

호남 ICT이노베이션 디지털 신기술 공모전 우수상

더보기
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

16개

4.9

16개의 수강평

  • 소심한 분식님의 프로필 이미지
    소심한 분식

    수강평 4

    평균 평점 4.8

    수정됨

    5

    100% 수강 후 작성

    진짜 강의명처럼 이해하기 쉽게 가르쳐주세요!! 챕터마다 쪽지 시험까지 있어서 머릿속에 더 잘 남고 무엇보다, 머신러닝 이론 개념을 두루뭉실하게 알고는 있었는데 용어도 그렇고 자료를 매번 찾아봐도 와닿지가 않아서 머리에 잘 안 남았었거든요, 근데 강의 통해서 이해 안 되던게 되고 안 보이던게 보이네요 ...너무 신기하네요 감사합니다 ㅜㅜㅜ 심화이론이랑 실습 강의도 나오면 바로 수강 할 의향 있습니다!!

    • 인공지능뿌시기
      지식공유자

      좋은 수강평 감사드립니다 ! 이론복습 많이하시고 실습강의 들으시면 또 실습에서도 안보이던게 보이실겁니다~!! 화이팅입니다 🔥

  • 변소현님의 프로필 이미지
    변소현

    수강평 2

    평균 평점 5.0

    5

    55% 수강 후 작성

    '머신러닝'하면 어려울 줄만 알았는데 이론 강의를 듣고 어떤 기술인지, 어떻게 작동하는지 단번에 이해하게 됐습니다. 전체 구조가 머릿속에 남도록 잘 설명해 주고, 각 개념이 어떻게 다른지도 명확히 알려줍니다. 머신러닝을 이해할 수 있다니 실습 강의도 기대됩니다!

    • 인공지능뿌시기
      지식공유자

      좋은 수강평 감사드립니다~ 해당 파트의 실습을 통해 이론을 한번 더 다져보시면 더 깊은 이해가 가능하실겁니다 !! 완강까지 화이팅입니다 🔥

  • Sangwoo Cho님의 프로필 이미지
    Sangwoo Cho

    수강평 1

    평균 평점 5.0

    5

    18% 수강 후 작성

    코드만 치다가 무슨 내용인지도 모르겠고 미치겠던데, 속이 후련합니다. 딥러닝 강의는 언제 올라오나요??? 빨리 만들어주세요 ㅎㅎ

    • 인공지능뿌시기
      지식공유자

      좋은 수강평 감사드립니다 ~ 딥러닝 강의도 계획중이니 많은 관심 부탁드립니다 🔥

  • 펭귄님의 프로필 이미지
    펭귄

    수강평 12

    평균 평점 4.1

    수정됨

    5

    27% 수강 후 작성

    강의자분 엄마가 서울대 교수인가요?

    • 인공지능뿌시기
      지식공유자

      저희 어머니는 늘 노력하시는 분이셨죠.. 노력하시면 안되는건 없습니다 !!🥹

    • ㅎㅎ 농담이에요 강의 제공해주셔서 감사합니다!

  • Digerati_09님의 프로필 이미지
    Digerati_09

    수강평 2

    평균 평점 5.0

    5

    100% 수강 후 작성

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