AI 개발

딥러닝 · 머신러닝

우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초실습)

AI를 배우는 첫번째 걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 그 중 두번째, 배웠던 이론과 코드를 매칭시키자 ! 이제는 실전이다 ! 배웠던 이론을 코드로 풀어내며 내 지식에 대한 기반과 자신감을 다지는 단계

25명 이 수강하고 있어요.

인공지능뿌시기

머신러닝기초

이론 실습 모두

하이퍼파라미터

이런 걸 배울 수 있어요

⭐ 모델 파라미터 VS 하이퍼 파라미터
⭐ 모델별 하이퍼 파라미터 작동방식 이해
⭐ 데이터를 다루는 기본상식
⭐ 분류, 회귀, 군집화, 추천시스템 실습
⭐ 하이퍼 파라미터 튜닝 기법

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.

이해를 위해 필요한 최소한에 수학, 통계학적 개념만을 사용, 그 마저도 모두 예시를 바탕으로 쉽게 이해할 수 있도록 구성했습니다.
이론강의에서 배웠던 내용들을 그대로 실습에 적용시켜 자신의 지식을 점검하고 해당 내용을 코드로 적용하며 인공지능 분야 입문에 대한 두려움과 걱정을 완전히 부셔버립니다.
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.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

⭐ 우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초이론) 수강생
⭐ 하이퍼 파라미터에 대한 이해가 필요한 사람
⭐ 머신러닝 관련 실습을 하고 싶은 사람

선수 지식,
필요할까요?

파이썬 기초
numpy, pandas 기초

안녕하세요
입니다.

135

명

수강생

개

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4.9

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강의 평점

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강의

비전공자이기 때문에, 비전공자를 잘 압니다.

비전공자의 시선에서 도움을 드리기 위해 최선을 다하겠습니다.

인공지능 사관학교 5기 수료

시계열 농산물 가격 예측 프로젝트 대상

케글 경진대회 1등 (200 中)

객체 탐지, RAG 기반 모의면접 프로젝트 우수상

한국인공지능협회 주관 AI활용 사회문제 해결 공모전 최우수상

호남 ICT이노베이션 디지털 신기술 공모전 우수상

커리큘럼

전체

16개 ∙ (6시간 47분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 강의 자료

2개

1. PPT + 실습코드
2. 실습 코드(답)

섹션 2. 파라미터? 먹는건가?

1개 ∙ (11분)

3. 모델 파라미터 VS 하이퍼 파라미터
11:48

섹션 3. 분류모델 하이퍼 파라미터를 알아보자 !

3개 ∙ (48분)

4. Decision Tree 하이퍼 파라미터
10:02
5. Voting, Bagging 하이퍼 파라미터
12:14
6. Boosting 하이퍼 파라미터
25:56

섹션 4. 이론장전 완료 실습 드루와 (타이타닉 생존자 예측 실습)

2개 ∙ (1시간 24분)

섹션 5. 선형회귀 모델 하이퍼 파라미터를 알아보자 !

1개 ∙ (12분)

섹션 6. 이론장전 완료 실습 드루와 (다이아몬드 가격 예측 실습)

2개 ∙ (2시간 3분)

섹션 7. 군집화 모델 하이퍼 파라미터를 알아보자 !

1개 ∙ (17분)

섹션 8. 이론장전 완료 실습 드루와 (RFM 기반 고객 소비패턴 군집화)

1개 ∙ (36분)

섹션 9. 이론장전 완료 실습 드루와 (Netflix 영화 추천, 무비렌즈 평점 예측)

1개 ∙ (36분)

섹션 10. 하이퍼 파라미터 최적화 및 마무리 실습(수질 예측 실습)

2개 ∙ (37분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

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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!

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AI를 배우는 첫걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 딥러닝을 쉽고 빠르게 정복하기 위해 심화내용으로 짧은시간에 머신러닝과 딥러닝을 연결시키는 단계 !

초급

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유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

민규식

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

초급

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파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

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머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

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[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

노마드크리에이터

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

중급이상

Tensorflow, 머신러닝, Keras

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노마드크리에이터

스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

권 철민

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

중급이상

Apache Spark, 머신러닝, 빅데이터

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권 철민

인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

유용한IT학습

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

입문

인공지능(AI), AI 활용 (AX), 딥러닝

인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

유용한IT학습

인공지능(AI) - 무료 AI 이미지를 만들어주는 텐서아트(Tensor Art) 배우기

유용한IT학습

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

입문

인공지능(AI), AI 활용 (AX), 머신러닝

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우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초실습)

이런 걸 배울 수 있어요

📢이 강의는 비전공자를 대상으로 하는 강의 입니다.

인공지능, 아주 쉽게 풀어냈습니다 !

통계적, 수학적 개념 최대한 배제했습니다 !

이론강의, 겁먹지 않으셔도 됩니다 !