AI Development

Deep Learning & Machine Learning

うちの母でもできる機械学習（基礎理論）

Name: うちの母でもできる機械学習（基礎理論）
Price: 14300 KRW

AIを学ぶ第一歩：人工知能入門者のための最適なカリキュラムを作成しました！その中で第一段階は、人工知能と仲良くなるための基礎理論段階！多様な例で機械学習の基礎概念を習得し、理論復習のための小テストまで！

（4.9）受講レビュー 10件

受講生 89名

개념정리

머신러닝기초

이론 중심

Machine Learning(ML)

Scikit-Learn

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

⭐ 機械学習とは何か？
⭐ 分類、回帰、クラスタリング、レコメンデーションシステムモデルの作動原理および評価指標の理解
⭐ 多様な例とアニメーションをもとに基礎理論を完全攻略！
⭐ 小テストで学んだ内容を確認！

さまざまなコードアプリケーションのための足場、まさに理論です。
非専攻者の身分でわずか5ヶ月ぶりに公募展最優秀賞及び優秀賞、競進大会優勝及びプロジェクト対象及び優秀賞を受けました。
原理を知ってこそ、さまざまな状況、データに応用できます。
人工知能を初めて学びながら注ぐ様々な用語や機関でカリキュラムを追いながら学びながらも異質感が聞こえた学習シーケンスをすべて考案し、初めて学習する人もできるだけ不便なく追いつくことができるように、本当にたくさん悩んで順序を修正して配置しました。
無作為の数学的統計的概念を説明するのではなく、モデルや指標で関連する言及が出たとき、なぜ使用するのか、その式や概念の必要性について言及するので、はるかに理解も早く、納得しやすく、学習をよりスムーズにすることができます。

理解のために必要な最小限に数学、統計学的概念のみを使用し、そのさえもすべての例に基づいて簡単に理解できるように構成しました。
様々な視覚資料やアニメーションを通じて、資料内の不要な文章を最小限に抑え、理論講義であっても退屈しないようにしました。
機械学習について知らない方は体系的に負担感なく幅広く学んでいき、機械学習についてご存知の方は概念をもう一度正確に確立することができるようになります。
機械学習の中で直感的に理解できるほぼすべての部分を網羅している基礎過程であり、SVMやROC-AUC、次元縮小自然言語処理（NLP）のような概念は機械学習の深化理論で取り上げられます。
すべての講義学習は今後ディープラーニング講義にフォーカスが合わせられていますので、機械学習からしっかりと基礎を固める方におすすめです。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

⭐ 人工知能超入門
⭐ 人工知能の勉強をしたいけど、何から始めたらいいかわからない人
⭐ 数式や複雑な用語のせいで、講義への参入障壁が高く、最後まで受講するのが難しい人
⭐ 体系的なカリキュラムで勉強したい人
⭐ 機械学習の概念および理論講義を受講したい人

前提知識、
必要でしょうか？

(理論 강의에서는 파이썬 및 데이터 툴 선수지식이 필요 없습니다.)

こんにちは
です。

135

受講生

受講レビュー

回答

4.9

講座評価

講座

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

カリキュラム

全体

22件 ∙ (4時間 11分)

セクション 1．必見

3件 ∙ (22分)

1. 機械学習 0 講
11:31
2. 機械学習 1 講 (用語整理)
11:19
3. 0強メモ試験

セクション 2．機械学習分類

6件 ∙ (1時間 29分)

4. 機械学習2-1講（分類の概念と活用）
08:54
5. 機械学習 2-2 講義 (決定木)
16:42
6. 機械学習 2-3 講 (アンサンブル)
31:28
7. 機械学習 2-4 講 (機械学習検証方法)
16:04
8. 機械学習 2-5 講 (分類評価指標)
16:08
9. 分類メモ試験

セクション 3．機械学習回帰

5件 ∙ (1時間 7分)

10. 機械学習 3-1 講 (回帰の概念と活用)
18:09
11. 機械学習 3-2 講 (単純線形回帰、多重線形回帰、多重回帰)
17:04
12. 機械学習 3-3 講義 (回帰評価指標)
22:57
13. 機械学習 3-4 講 (CART)
09:49
14. 回帰쪽지試験

セクション 4．機械学習クラスタリング

5件 ∙ (31分)

セクション 5．機械学習推奨システム

3件 ∙ (39分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

10件

4.9

10件の受講レビュー

펭귄
受講レビュー 12
∙
平均評価 4.1
修正済み
5
27% 受講後に作成
강의자분 엄마가 서울대 교수인가요?
- 인공지능뿌시기
  知識共有者
  저희 어머니는 늘 노력하시는 분이셨죠.. 노력하시면 안되는건 없습니다 !!🥹
- 펭귄
  ㅎㅎ 농담이에요 강의 제공해주셔서 감사합니다!
Sangwoo Cho
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
18% 受講後に作成
코드만 치다가 무슨 내용인지도 모르겠고 미치겠던데, 속이 후련합니다. 딥러닝 강의는 언제 올라오나요??? 빨리 만들어주세요 ㅎㅎ
- 인공지능뿌시기
  知識共有者
  좋은 수강평 감사드립니다 ~ 딥러닝 강의도 계획중이니 많은 관심 부탁드립니다 🔥
변소현
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
55% 受講後に作成
'머신러닝'하면 어려울 줄만 알았는데 이론 강의를 듣고 어떤 기술인지, 어떻게 작동하는지 단번에 이해하게 됐습니다. 전체 구조가 머릿속에 남도록 잘 설명해 주고, 각 개념이 어떻게 다른지도 명확히 알려줍니다. 머신러닝을 이해할 수 있다니 실습 강의도 기대됩니다!
- 인공지능뿌시기
  知識共有者
  좋은 수강평 감사드립니다~ 해당 파트의 실습을 통해 이론을 한번 더 다져보시면 더 깊은 이해가 가능하실겁니다 !! 완강까지 화이팅입니다 🔥
gksmfqlc0750
受講レビュー 4
∙
平均評価 4.8
修正済み
5
100% 受講後に作成
진짜 강의명처럼 이해하기 쉽게 가르쳐주세요!! 챕터마다 쪽지 시험까지 있어서 머릿속에 더 잘 남고 무엇보다, 머신러닝 이론 개념을 두루뭉실하게 알고는 있었는데 용어도 그렇고 자료를 매번 찾아봐도 와닿지가 않아서 머리에 잘 안 남았었거든요, 근데 강의 통해서 이해 안 되던게 되고 안 보이던게 보이네요 ...너무 신기하네요 감사합니다 ㅜㅜㅜ 심화이론이랑 실습 강의도 나오면 바로 수강 할 의향 있습니다!!
- 인공지능뿌시기
  知識共有者
  좋은 수강평 감사드립니다 ! 이론복습 많이하시고 실습강의 들으시면 또 실습에서도 안보이던게 보이실겁니다~!! 화이팅입니다 🔥
hyunjeong_lee2
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
32% 受講後に作成

￥1,684

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