Statistics Python are all excellent lectures.

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Do you want to take your first step into the world of data? Learn machine learning and deep learning, the core technologies of AI, with Python. This course will guide you step by step, from the basics of machine learning and deep learning to practical applications. Traditional machine learning and deep learning are based on many of the same principles and technical systems. Therefore, this course does not separate the two into separate subjects, but rather organizes them into one connected course so that beginners can increase their understanding of machine learning as a whole.

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Introduction to Machine Learning and Deep Learning Using Python

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.

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입문

초급

중급이상

Machine Learning(ML)

머신러닝

Deep Learning(DL)

딥러닝

파이썬

Python

넘파이

Numpy

판다스

Pandas

파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

실습 준비 및 머신 러닝 개요

머신 러닝에 필요한 기본 지식 습득

전통적 머신 러닝 - 지도 학습 모델 part 1

데이터 세트 분할 및 모델 성능 평가 지표

전통적 머신러닝 - 지도 학습 모델 part 2

전통적 머신러닝 - 비지도 학습 모델

신경망 (Neural Network)과 딥러닝(Deep Learning)

CNN (Convolutional Neural Network) - 합성곱 신경망

RNN (Recurrent Neural Network) - 순환 신경망

비지도 학습 - Autoencoder

GAN(Generative Aniversarial Network) - 생성적 적대 신경망

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