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데이터 사이언스 인공지능

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

(5.0)
25개의 수강평 ∙ 3329명의 수강생

무료

지식공유자: Haesun Park
총 25개 수업
수강기한: 무제한
수료증: 미발급
난이도:  입문-초급-중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[인공지능] 강의입니다.

한빛미디어 혼공시리즈로 1:1 과외하듯이 배우는 초절정 머신러닝, 딥러닝 자습서, 수백 개의 손그림으로 이해하고 구글 코랩(Colab)을 통해 브라우저만 있으면 바로 실습 가능

✍️
이런 걸
배워요!
머신러닝
딥러닝
사이킷런
텐서플로
지도 학습
비지도 학습
인공 신경망
합성곱 신경망
순환 신경망

👀 머신러닝&딥러닝 혼자 공부하시는 분 주목해주세요 👀

강의 소개 📕

  • 본 강의는 '혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝' 책을 바탕으로 학습하는 강의이다.

함께하는 책 소개 📖

  • 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 

이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있도록 구성했다. 구글 머신러닝 전문가(Google ML expert)로 활동하고 있는 저자는 여러 차례의 입문자들과 함께한 머신러닝&딥러닝 스터디와 번역·집필 경험을 통해 ‘무엇을’ ‘어떻게’ 학습해야 할지 모르는 입문자의 막연함을 이해하고, 과외 선생님이 알려주듯 친절하게 핵심적인 내용을 콕콕 집어준다. 컴퓨터 앞에서 [손코딩]을 따라 하고, 확인 문제를 풀다 보면 그간 어렵기만 했던 머신러닝과 딥러닝을 개념을 스스로 익힐 수 있을 것이다! 

  • 베타리더가 함께 만든 입문서

베타리딩 과정을 통해 입문자에게 적절한 난이도, 분량, 학습 요소 등을 고민하고 반영했다. 어려운 용어와 개념은 한 번 더 풀어쓰고, 복잡한 설명은 눈에 잘 들어오는 그림으로 풀어냈다. ‘혼자 공부해본’ 여러 입문자의 마음과 눈높이가 책 곳곳에 반영된 것이 이 책의 가장 큰 장점이다.


지식공유자가 알려주는
강의 수강 꿀팁!
🎓
이런 분들께
추천드려요!
머신러닝, 딥러닝 중급 과정을 배우기 위해 기초를 쌓고 싶은 분
어려운 이론 때문에 머신러닝, 딥러닝을 배우기 주저했던 분
이론 보다는 실무에 적용을 하고 싶은 분
수학 보다는 이해하기 쉬운 설명으로 배우고 싶은 분
📚
선수 지식,
필요한가요?
파이썬

안녕하세요
Haesun Park 입니다.
Haesun Park의 썸네일

ML GDE(Machine Learning Google Developer Expert)입니다. 기계공학을 전공했지만 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했습니다. 블로그(tensorflow.blog)에 글을 쓰고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있습니다. 인프런에서 지식을 공유하면서 수강생과 함께 성장하고 싶습니다.

『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝』(한빛미디어, 2020) , 『Do it! 딥러닝 입문』(이지스퍼블리싱, 2019)을 썼습니다.

『파이토치로 배우는 자연어 처리』(한빛미디어, 2021), 『머신 러닝 교과서 3판』(길벗, 2021), 『딥러닝 일러스트레이티드』(시그마프레스, 2021), 『GAN 인 액션』(2020), 『핸즈온 머신러닝 2』(2020), 『미술관에 GAN 딥러닝』(2019), 『파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북』(2019), 『파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝』(2019), 『핸즈온 머신러닝』(2018), 『텐서플로 첫걸음』(이상 한빛미디어, 2016), 『머신 러닝 교과서 with 파이썬, 사이킷런, 텐서플로』(2019), 『케라스 창시자에게 배우는 딥러닝』(이상 길벗, 2018) 등을 우리말로 옮겼습니다.

커리큘럼 총 25 개
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 1. 데이터 다루기
훈련 세트와 테스트 세트
데이터 전처리
섹션 2. 회귀 알고리즘과 모델 규제
k-최근접 이웃 회귀
선형 회귀
특성 공학과 규제
섹션 3. 다양한 분류 알고리즘
로지스틱 회귀
확률적 경사 하강법
섹션 4. 트리 알고리즘
결정 트리
교차 검증과 그리드 서치
트리의 앙상블
섹션 5. 비지도 학습
군집 알고리즘
k-평균
주성분 분석
섹션 6. 딥러닝을 시작합니다.
인공 신경망
심층 신경망
신경망 모델 훈련
섹션 7. 합성곱 신경망
합성곱 신경망의 구성 요소
합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류
합성곱 신경망의 시각화
섹션 8. 순환 신경망
순차 데이터와 순환 신경망
순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기
LSTM과 GRU 셀
강의 게시일 : 2021년 02월 24일 (마지막 업데이트일 : 2021년 03월 23일)
수강평 총 25개
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manhae thumbnail
이정도면 비전공자들도 충분히 들을 수 있는 레벨이네요.. 좋은 강의 감사합니다
2022-02-15
지식공유자Haesun Park
댓글 남겨 주셔서 감사합니다! :)
2022-02-15
강형석 thumbnail
순서대로 차분하게 공부하기 좋아요. 글씨도 예쁘게 알아보기 쉽게 써주셔서, 이해하기가 좋습니다.
2022-02-04
지식공유자Haesun Park
도움이 되셨다니 기쁘네요. 감사합니다! :)
2022-02-04
soxxun thumbnail
이 강의로 머신러닝 기초를 조금 더 쉽게 이해할 수 있었습니다. 감사합니다.
2022-04-13
지식공유자Haesun Park
도움이 되셨다니 정말 다행입니다. 감사합니다! :)
2022-04-13
최환석 thumbnail
처음 배웠을 때 접근하기 쉬운 강의입니다
2021-12-06
지식공유자Haesun Park
좋은 평가 남겨 주셔서 감사합니다!
2021-12-06
이재훈 thumbnail
재미있게 따라하면서 흔들렸던 딥러닝의 기초를 다시 다질 수 있었습니다. 감사합니다.
2022-01-31
지식공유자Haesun Park
좋은 평가 남겨 주셔서 감사합니다! :-)
2022-01-31