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
Rating: 4.9 (15 reviews)

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 15件

受講生 128名

難易度入門

受講期間 無制限

Machine Learning(ML)

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学習した受講者のレビュー

4.9

5.0

펭귄

27% 受講後に作成

講師の方のお母さんはソウル大学の教授なんですか？

5.0

Sangwoo Cho

18% 受講後に作成

コードばかり書いていて、何が何だかわからずおかしくなりそうでしたが、すっきりしました。ディープラーニングの講義はいつアップされますか？早く作ってください😊😊

5.0

변소현

55% 受講後に作成

「機械学習」と聞くと難しいと思いがちですが、理論講義を受けて、どんな技術なのか、どのように作動するのかをすぐに理解できました。全体の構造が頭に残るように分かりやすく説明してくれ、各概念がどのように違うのかも明確に教えてくれます。機械学習を理解できるなんて、実習講義も楽しみです！

受講後に得られること

⭐ 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。

208

受講生

受講レビュー

回答

4.9

講座評価

講座

非専門家だからこそ、非専門家のことをよく理解しています。

非専門家の視点からお力添えできるよう、最善を尽くします。

人工知能士官学校第5期修了

時系列農産物価格予測プロジェクト大賞

Kaggleコンペティション1位 (200 中)

物体検出、RAGベースの模擬面接プロジェクト優秀賞

韓国人工知能協会主催 AI活用社会問題解決コンテスト最優秀賞

湖南ICTイノベーション・デジタル新技術コンテスト優秀賞

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

15件

4.9

15件の受講レビュー

penguinhing
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
講師の方のお母さんはソウル大学の教授なんですか？
- yc
  知識共有者
  私たちの母はいつも努力される方でした.. 努力すればできないことはありません!!🥹
- penguinhing
  😊😊 冗談ですよ講義を提供してくださってありがとうございます！
kfqsangwoo9149
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
18% 受講後に作成
コードばかり書いていて、何が何だかわからずおかしくなりそうでしたが、すっきりしました。ディープラーニングの講義はいつアップされますか？早く作ってください😊😊
- yc
  知識共有者
  素敵なレビューをありがとうございます！深層学習の講義も計画中ですので、多くのご関心をお願いいたします🔥
sohyun5051
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
55% 受講後に作成
「機械学習」と聞くと難しいと思いがちですが、理論講義を受けて、どんな技術なのか、どのように作動するのかをすぐに理解できました。全体の構造が頭に残るように分かりやすく説明してくれ、各概念がどのように違うのかも明確に教えてくれます。機械学習を理解できるなんて、実習講義も楽しみです！
- yc
  知識共有者
  良い受講評ありがとうございます～！該当パートの実習を通して、理論をもう一度見直してみると、より深い理解が可能になるはずです！！最後まで頑張ってください🔥
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
本当に講義名のとおり、分かりやすく教えてくれます！！チャプターごとに小テストまであるので、頭に残りやすいですし、何より、機械学習の理論概念を漠然と知ってはいたものの、用語もそうだし、資料を毎回探してもピンと来なくて、頭にあまり残らなかったんです。でも講義を通して理解できなかったことが理解できるようになり、見えなかったものが見えるようになりました…とても不思議です。ありがとうございます😢😢😢 深化理論と実習講義も出たらすぐに受講するつもりです！！
- yc
  知識共有者
  良い受講レビューありがとうございます！理論復習をたくさんして、実習講義を受けると、また実習でも見えなかったものが見えてくるはずです～！！頑張ってください🔥
gazxxni
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
32% 受講後に作成

￥1,744

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