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AWS DeepRacer로 배우는 인공지능과 자율주행
나만의 AI 자율주행 차를 만들어보세요! AI와 강화학습에 대해 가장 재미있고 빠르게 배울 수 있는 강의입니다. 본 강의는 DeepRacer 대한민국 랭킹 1위 개발자가 제작하였습니다.
Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능
다양한 추천 알고리즘 동작 원리를 이해함으로써 여러분만의 개인화 추천 알고리즘을 만들어보세요!
처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다
인공지능은 어떻게 학습할까? - 재미로 배우는 AI 원리
인공지능이라는 막연한 두려움에서 벗어날 수 있는 일반인을 위한 교양 강의입니다. 인공지능이 학습한다는 것이 대체 무슨 의미인지 구체적인 예시를 통해 알아봅니다. 또한 인공지능의 뇌 구조는 어떻게 생겼는지, 어떻게 사고하는지를 구체적이 예시로 알아봅니다.
떠먹는 머신러닝/딥러닝
수학과 코딩은 잘 모르지만 머신러닝의 트렌드를 파악하고 머신러닝 기술을 활용해서 프로덕트를 기획하고 싶은 분들을 위한 머신러닝 기초 강의입니다.
CUDA 프로그래밍 (1) - GPU 컴퓨팅 - C++/C 병렬처리 - 1부
본 강의는 6개의 시리즈 강의 중 첫 번째 강의입니다. NVIDIA GPU를 사용해서 CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. C++/C 언어로 배열/행렬/이미지처리/통계처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.
[Pytorch] 파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축
직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다.
CUDA 프로그래밍 (6) - GPU 컴퓨팅 - C++/C 병렬처리 - 6부
본 강의는 6개의 시리즈 강의 중 6번째 강의입니다. NVIDIA GPU를 사용해서 CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. C++/C 언어로 배열/행렬/이미지 처리/통계 처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.
CUDA 프로그래밍 (2) - GPU 컴퓨팅 - C++/C 병렬처리 - 2부
본 강의는 6개의 시리즈 강의 중 2번째 강의입니다. NVIDIA GPU를 사용해서 CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. C++/C 언어로 배열/행렬/이미지처리/통계처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.
인공지능을 활용한 이상거래 검출 기법
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.
CUDA 프로그래밍 (5) - GPU 컴퓨팅 - C++/C 병렬처리 - 5부
본 강의는 6개의 시리즈 강의 중 5번째 강의입니다. NVIDIA GPU를 사용해서 CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. C++/C 언어로 배열/행렬/이미지처리/통계처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.
CUDA 프로그래밍 (4) - GPU 컴퓨팅 - C++/C 병렬처리 - 4부
본 강의는 6개의 시리즈 강의 중 4번째 강의입니다. NVIDIA GPU를 사용해서 CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. C++/C 언어로 배열/행렬/이미지처리/통계처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.
CUDA 프로그래밍 (3) - GPU 컴퓨팅 - C++/C 병렬처리 - 3부
본 강의는 6개의 시리즈 강의 중 3번째 강의입니다. NVIDIA GPU를 사용해서 CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. C++/C 언어로 배열/행렬/이미지처리/통계처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.