
머신러닝, 딥러닝 기초 with Python, Keras
부산대학교 소프트웨어융합교육원
Keras를 활용해보며 머신러닝과 딥러닝에 대한 모델 알고리즘을 이해해보자!
초급
머신러닝, 딥러닝, Keras
머신러닝
딥러닝
알고리즘
◾ 강사 - 한상곤 교수 (부산대학교 정보컴퓨터공학부)
1. 인공지능 프로그램을 이해할 수 있다
2. 머신러닝 (Machine Learning) 에 대한 주요 알고리즘을 이해할 수 있다.
3. 딥러닝 (Deep Learning) 에 대해 이해할 수 있다.
4. 신경망에 대해 이해하고, 모델을 구성할 수 있다.
학습 대상은
누구일까요?
머신러닝의 기초를 이해하고 싶으신 분
딥러닝의 기초와 신경망에 대해 이해하고 싶으신 분
선수 지식,
필요할까요?
파이썬 기초
전체
35개 ∙ (19시간 30분)
1. 1-1. 인공지능의 정의
31:10
2. 1-2. 인공지능의 역사
30:37
3. 1-3. 머신러닝의 정의
27:16
4. 1-4. 딥러닝의 정의
29:43
5. 2-1. 학습과 훈련
29:44
6. 2-2. 모델과 손실함수
26:09
7. 2-3. 지도학습
25:35
8. 2-4. 비지도학습과 강화학습
26:55
9. 3-1. 선형 회귀
32:06
10. 3-2. 선형 모델
31:40
11. 3-3. 실습 _ 1
30:56
12. 3-4. 실습 _ 2
44:32
13. 3-5. 실습 _ 3
36:20
14. 3-6. 실습 _ 4
44:57
15. 4-1. 선형분류 _ 1
31:35
16. 4-2. 선형분류 _ 2
27:37
17. 4-3. 선형분류 _ 3
28:43
18. 4-4. 선형분류 _ 4
22:26
19. 4-5. 선형분류 _ 5
29:38
20. 5-1. 평가 _ 1
26:03
21. 5-2. 평가 _ 2
29:14
22. 5-3. 평가 _ 3
13:41
23. 5-4. 평가 _ 4
21:10
24. 5-5. 평가 _ 5
31:20
25. 5-6. 평가 _ 6
34:40
34. 9-1. 인공 신경망 _ 1
50:44
35. 9-2. 인공 신경망 _ 2
47:50
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