DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
수강정보
(121개의 수강평)
1602명의 수강생
33,000원
지식공유자 : 코코
13회 수업 · 총 3시간 20분 수업
기간 : 평생 무제한 시청
수료증 : 발급 강의
수강 난이도 : 입문

이 강의는

DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다.

| 강의소개

DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다. AI라는 개념을 모르시는 분들도 쉽게 수강할 수 있는 강의입니다.

| Data Science란 무엇인가?

 - Data Science가 대체 무엇이고, 데이터 분석을 하기위한 필수 절차에 대해 말씀드립니다. 더불어, 머신러닝 종류들에는 어떠한 것들이 있는지 간략하게 소개합니다.

| 인공지능이란 무엇인가?

 - 인공지능의 개념에 대해서 이야기하고, 최근에 딥러닝이 왜 대두가 되었는지 이야기합니다.

더불어, 인공지능이 어느곳에 쓰이고 있는지 또한 어떻게 발전이 되고있는지 이야기합니다.

최근 인공지능의 트렌드(GAN, 강화학습)와 주요 이슈에 대해 이야기합니다.

| DS/AI를 공부하려면 어떻게 해야하는가?

 DS/AI를 처음 공부하는 사람들을 위한 조언을 해드립니다. 

- R vs Python

- AI를 위한 전공?

- 문과생도 할 수 있는가?

- 대학원은 필수 선택인가?

- AI관련 직업들과 그에 필요한 역량들

 

이런 걸 배워요

  • DataScience의 개념
  • 인공지능(AI)의 개념
  • DS/AI를 공부하는 방법

도움 되는 분들

  • DS/AI를 공부하고 싶으신 분
  • DS/AI를 처음 접하시는 분

공개 일자

2020년 1월 02일 (마지막 업데이트 일자 : 2020년 6월 03일)

지식공유자 소개

학부에서는 통계학을 전공하고 현재는 산업공학(인공지능)을 공부하고 있는 박사과정생입니다.

수상

ㆍ 제6회 빅콘테스트 게임유저이탈 알고리즘 개발 / 엔씨소프트상(2018)

ㆍ 제5회 빅콘테스트 대출 연체자 예측 알고리즘개발 / 한국정보통신진흥협회장상(2017)

ㆍ 2016 날씨 빅데이터 콘테스트/ 기상산업 진흥원장상(2016) 

ㆍ 제4회 빅콘테스트 보험사기 예측 알고리즘 개발 / 본선진출(2016)

ㆍ 제3회 빅콘테스트 야구 경기 예측 알고리즘 개발 / 미래창조과학부 장관상(2015)

* blog : https://bluediary8.tistory.com

주로 연구하는 분야는 데이터 사이언스, 강화학습, 딥러닝 입니다.

크롤링과 텍스트마이닝은 현재는 취미로 하고있습니다 :) 

크롤링을 이용해서 인기있는 커뮤니티 글만 수집해서 보여주는 마롱이라는 앱을 개발하였고

전국의 맛집리스트와 블로그를 수집해서 맛집 추천 앱도 만들었었죠 :) (시원하게 말아먹..)

지금은 인공지능을 연구하는 박사과정생입니다.

 

4.5
121개의 수강평
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지니 진 1달 전
기본적인 개념에대해서 이해하고 다시한번 로드맵 개념으로 들었습니다! 좋은 강의 감사합니다!
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김희준 1달 전
좋은 강의 감사합니다
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yongsu kwon 8달 전
전공을 변경을 앞에 두고 너무 막막했었는데 이 강의를 통해서 나아가야 할 방향과 방법에 대해서 배울 수 있었습니다. 저 처럼 새로운 도전에 막막하신 분들에게 큰 도움이 될 수 있는 강의입니다. 이러한 강의를 수강할 수 있게 해주셔서 감사합니다.

교육과정

모두 펼치기 13 강의 3시간 20분
섹션 0. 오리엔테이션
1 강의 02 : 23
섹션 1. DataScience란
4 강의 57 : 48
DataScience란
17 : 32
머신러닝의 구분, 선형성의 개념
11 : 13
머신러닝의 종류와 개념1
09 : 46
머신러닝의 종류와 개념2
19 : 17
섹션 2. 인공지능이란(AI)
3 강의 47 : 38
인공지능/딥러닝이란
15 : 23
GAN/강화학습의 개념
20 : 36
주요 딥러닝 이슈
11 : 39
섹션 3. DS/AI공부하는 방법
5 강의 92 : 54
DS/AI 공부하는 순서
16 : 21
DS/AI 공부하는 방법
24 : 12
자주 받는 질문들
22 : 35
R과 Python중에 공부해야 하는 것은?
06 : 55
AI/DataScience 분야 직업과 필요 역량
22 : 51
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