
強化学習入門からDeep Q-learning/Policy Gradientまで
YoungJea Oh
最近の人工知能分野における驚異的な成果は、そのすべてが強化学習の分野で発表されています。ロボット、自動運転技術、人間に似た機械など、真の人工知能技術の革新を成し遂げている強化学習技術を、初心者の視点で分かりやすく、基礎から応用レベルまで扱いました。
中級以上
Python, Deep Learning(DL), Reinforcement Learning(RL)
本講義は、推薦システムの基本概念からディープラーニングの適用原理までを扱います。協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド推薦システムなど、多様な推薦アルゴリズムを学びながら、推薦サービス開発のための実務能力を養いましょう!
受講生 111名
難易度 中級以上
受講期間 無制限


学習した受講者のレビュー
5.0
nkhwi
たまたま申し込んだオ・ヨンジェ先生の講義を、いつの間にか6つも受講することになりました。良い講義をありがとうございます。
5.0
마맹초기
とても良い講義です。 進行中のプロジェクトに推薦アルゴリズムが必要で聞いているのですが、 とても役に立っています。 音声が途切れるという悪評が一つありますが、 講師の方が話した後に少し休む時だけ少し音声がないだけで、話している途中で途切れて講義の妨げになる点はありません。
5.0
YoungJea Oh
推奨システム全体を理解しやすいようによく構成された講義です。特に理論と実習のバランスがよくとられています。
協調フィルタリング
レコメンドシステム理論
知識ベース推薦システム
行列分解
TFRS
유튜브 알고리즘에 빠졌던 경험, 다들 있으시죠?
어느덧 일상의 단어가 되어버린 '추천 알고리즘'
...
그 작동원리가 궁금하지 않으신가요? 👀
추천시스템을 개념부터 구현까지 한번에 배울 수 있는 커리큘럼으로 여러분을 초대합니다!
✅ 콘텐츠기반 필터링, 협업 필터링, 지식기반 추천 등 다양한 알고리즘으로 추천시스템 원리 이해
✅ 추천시스템 효과 측정 및 성능 향상을 위한 성능지표 분석 방법 학습
✅ 복수의 알고리즘을 결합하는 하이브리드 방식의 고도화된 추천시스템 경험
✅ 실제 비즈니스에 적용 가능한 추천 시스템을 설계하고 구현하는 능력 함양
✅ 이론 40% 실습 60%로 구성된 알찬 강의 (코드 한줄 한줄 자세히 설명!)
1⃣ 콘텐츠 기반 필터링
(Content-Based Filtering)
사용자의 과거 아이템 평가를 바탕으로
유사한 속성의 아이템을 추천
2⃣ 협업 필터링
(Collaborative Filtering)
사용자의 취향이나 선호도와 비슷한
다른 사용자가 선호하는 아이템을 추천
3⃣ 행렬 분해
(Matrix Factorization)
사용자의 아이템 평가를 담은 표를 작은 조각으로 나누고, 사용자-아이템 간의 숨겨진 특성을 발견하여 이를 기반으로 맞춤형 추천 제공.
추천 시스템에서 많이 사용하는 기법
4⃣ TFRS
(TensorFlow Recommender Systems)
구글에서 개발한 TensorFlow 기반의 추천시스템 라이브러리로 맞춤 추천, 랭킹, 검색 최적화 등 다양한 기능을 지원. 유튜브 추천 알고리즘과 유사하게 구현해 볼 수 있는 라이브러리

소프트웨어 개발자 및 엔지니어
웹 개발, 애플리케이션 개발 분야에서 일하는 개발자들이 추천 시스템을 배움으로써 사용자 참여 및 유지를 증가 시킬 수 있습니다.

데이터 과학자 및 데이터 분석가
사용자 행동을 예측하려는 전문가들이 사용자 데이터를 분석하고 모델을 구축하여 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.

제품 매니저 및 UX/UI 디자이너
사용자 중심의 디자인을 추구하고 제품의 사용성을 개선하려는 전문가들에게 추천 시스템에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
추천 시스템 이론
AI를 기반으로 한 콘텐츠 추천 시스템을 구축하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과정에서 사용되는 기술들에는 머신 러닝 알고리즘, 데이터 처리, 사용자 행동 분석 등이 포함 됩니다.
추천시스템 구축 실습
추천 시스템 구축의 기초가 되는 데이터 처리 및 전처리 단계를 포함한 시스템 구축 기술을 습득할 수 있습니다.
Embedding의 개념, 행렬 분해, 선호도 예측
고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터로 변환하여 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하는 방법을 배울 수 있습니다.
TensorFlow Recommenders
Google의 TFRS 라이브러리를 이용하여 검색 단계와 순위 단계 모델을 배우고 구현하게 됩니다.
2019 ~ 현재: 인공지능 전문 강사
2001 ~ 2019: 한국씨티은행 전산부
강의는 Windows 기준으로 설명합니다. Jupyter notebook 과 Google Colab을 사용하므로 MacOS 포함 모든 OS 환경에서 실습 가능합니다.
github repository를 통해 다운로드 받습니다.
기본적인 파이썬 문법
기본적인 딥러닝 지식
기본 tensorflow 지식
学習対象は
誰でしょう?
データアナリスト
レコメンドシステム開発者
マーケティング担当者
前提知識、
必要でしょうか?
Python言語
ディープラーニングの基礎知識
TensorFlowの基礎知識
インフラン認証
キャリア認証
4,863
受講生
462
受講レビュー
158
回答
4.8
講座評価
18
講座
30年以上のIT現場での経験を活かし、人工知能・Python分野を教えるAI専門講師です。ディープラーニング、NLP、LLMファインチューニング、LangChain/LangGraphベースのAIエージェント、AI駆動開発(AIDD)など、実務中心のカリキュラムを開発し、講義を行っています。現代建設電算室、サムスンSDS、韓国シティ銀行で培った30年以上の開発・運用経験を、臨場感あふれる講義として提供しています。現在はKOSA、KOSTA、KITRIなどで人工知能コースを担当しています。
ホームページアドレス: https://ironmanciti.github.io/
全体
50件 ∙ (9時間 55分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
11件
4.5
11件の受講レビュー
受講レビュー 15
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 4.0
修正済み
5
とても良い講義です。 進行中のプロジェクトに推薦アルゴリズムが必要で聞いているのですが、 とても役に立っています。 音声が途切れるという悪評が一つありますが、 講師の方が話した後に少し休む時だけ少し音声がないだけで、話している途中で途切れて講義の妨げになる点はありません。
講義の価値を適切に評価していただき、ありがとうございます。もし講義中に不便な点がございましたら、いつでもお伝えください。すぐに修正いたします。ありがとうございます。
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
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