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본 강의는 Kaggle의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신 러닝 모델을 구현을 통해, 여러분을 실전적인 머신 러닝 구축 전문가로 한단계 실력을 업그레이드 할 수 있도록 만들어진 강의 입니다.

이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

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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.

본 강의는 추천시스템의 기본개념부터 딥러닝 적용원리까지 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 등 다양한 추천 알고리즘을 배우며 추천 서비스 개발을 위한 실무역량을 키워보세요!

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

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!

딥러닝 차세대 혁신기술 중 하나인 물리 정보 신경망을 공부하고 Pytorch를 이용하여 직접 구현을 하는 강의입니다. 인공지능의 차세대 혁신기술을 저와 함께 배워봐요!

다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

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웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

현대 비즈니스 세계에서 데이터 보안과 사기 방지는 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 강의는 인공지능(AI)을 활용하여 이상거래를 효과적으로 감지하고 분석하는 방법에 대해 집중적으로 다룹니다. 파이썬(Python)과 머신러닝을 활용하여 이상거래, 신용카드 사기, 생산 라인의 이상 등 다양한 산업 분야에서 발생하는 이상치를 조기에 탐지, 검출할 수 있도록 하는 인공지능 모델을 구축해 봅니다.

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

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이 강의는 개념 한 걸음, 수식 한 걸음 그리고 코딩 한 걸음. 가장 적당한 보폭과 올곧은 방향으로 독자를 딥러닝으로 안내한다. 또한 그래프, 삽화, 도해는 100개가 넘어 추상적인 개념도 쉽고 빠르게 받아들일 수 있다. 프로그램 설치 없이 웹 브라우저에 접속하기만 하면 실습을 바로 시작할 수 있다는 점도 이 강의만의 특징이다. 편안하게 이론을 이해한 다음 직접 코딩하며 눈으로 딥러닝 대표 문제 4가지를 정복하니 딥러닝의 교과서로 부족함이 없다. 꼭 짚고 넘어가야 할 개념이나 용어는 본문 중간에 나오는 ‘잠깐! 다음으로 넘어가려면’ 코너와 장 마지막에‘기억 카드’ 코너로 2번 복습하여 학습 효과를 높였다. 『Do it! 딥러닝 입문』과 함께 딥러닝을 빠르게 정면 돌파해 보자.