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초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
머신러닝의 주요 알고리즘과 딥러닝을 이해하고, 인공지능을 알아가보자!
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머신러닝
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누구일까요?
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머신러닝의 기초를 이해하고 싶으신 분
딥러닝의 기초와 신경망에 대해 이해하고 싶으신 분
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파이썬 기초
안녕하세요
부산대학교 소프트웨어융합교육원 입니다.
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커리큘럼
총 35 개
˙ 19시간 30분의 수업
이 강의는 영상이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Ⅰ. 머신러닝 기초 _ 지도학습과 비지도학습
8 강
∙ 3시간 47분
1-1. 인공지능의 정의
미리보기
31:10
1-2. 인공지능의 역사
미리보기
30:37
1-3. 머신러닝의 정의
27:16
1-4. 딥러닝의 정의
29:43
2-1. 학습과 훈련
29:44
2-2. 모델과 손실함수
26:09
2-3. 지도학습
25:35
2-4. 비지도학습과 강화학습
26:55
섹션 1. Ⅱ. 머신러닝 기초 _ 선형회귀와 선형분류
11 강
∙ 6시간
3-1. 선형 회귀
미리보기
32:06
3-2. 선형 모델
미리보기
31:40
3-3. 실습 _ 1
30:56
3-4. 실습 _ 2
44:32
3-5. 실습 _ 3
36:20
3-6. 실습 _ 4
44:57
4-1. 선형분류 _ 1
31:35
4-2. 선형분류 _ 2
27:37
4-3. 선형분류 _ 3
28:43
4-4. 선형분류 _ 4
22:26
4-5. 선형분류 _ 5
29:38
섹션 2. Ⅲ. 머신러닝 기초 _ 평가
6 강
∙ 2시간 36분
5-1. 평가 _ 1
미리보기
26:03
5-2. 평가 _ 2
미리보기
29:14
5-3. 평가 _ 3
13:41
5-4. 평가 _ 4
21:10
5-5. 평가 _ 5
31:20
5-6. 평가 _ 6
34:40
섹션 3. Ⅳ. 머신러닝 주요 알고리즘
8 강
∙ 5시간 28분
6-1. 서포트 벡터 머신 이론 _ 1
미리보기
40:31
6-2. 서포트 벡터 머신 이론 _ 2
미리보기
47:52
6-3. 서포트 벡터 머신 실습
44:22
7-1. 앙상블 학습 이론
55:14
7-2. 앙상블 학습 실습
45:45
8-1. 랜덤 포레스트 이론
34:26
8-2 랜덤 포레스트 실습 _ 1
11:16
8-3 랜덤 포레스트 실습 _ 2
49:11
섹션 4. V. 딥러닝 기초
2 강
∙ 1시간 38분
9-1. 인공 신경망 _ 1
50:44
9-2. 인공 신경망 _ 2
47:50
강의 게시일 : 2024년 05월 07일
(마지막 업데이트일 : 2024년 05월 07일)
수강평
총 2개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
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좋은 강의 편성에 감사드립니다.
2024-05-23
잘듣고 있습니다..
2024-05-11