[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝 모듈(dnn, Deep Neural Network)을 활용하여 얼굴, 눈, 다양한 사물을 식별하고 인식하는 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 과정입니다.
[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트
보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.
R로 쉽게 배우는 강화학습
Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.
캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기
본 강의는 Kaggle의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신 러닝 모델을 구현을 통해, 여러분을 실전적인 머신 러닝 구축 전문가로 한단계 실력을 업그레이드 할 수 있도록 만들어진 강의 입니다.
실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.
비전공자를 위한 진짜 올인원 개발 클래스
왕초보도 할 수 있는 웹, 서버, 모바일 앱, 머신러닝까지 익히는 끝판왕 풀스택 강의입니다. 개발을 어디서부터 시작할지 막막했다면 이 강의를 강력 추천할게요. Javascript 하나로 진행합니다!
자바스크립트 머신러닝 TensorFlow.js
자바스크립트 환경에서 머신러닝 개념을 다룹니다. 자바스크립트와 TensorFlow.js로 머신러닝을 구현하는 형태와 코드를 다룹니다.
케라스, 인공지능의 공용어 완전정복
인공지능의 공용어인 케라스와 파이썬을 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression), 분류(Classification) 및 딥러닝 Neural Network 프로젝트를 이론과 함께 배우는 케라스 이론과 실전 종합 과정입니다.
파이썬 머신러닝 완벽 가이드
이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.
자바 머신러닝 weka(웨카) 중급
자바 머신러닝 저변화를 위한 2번째 강좌 입니다. 설계/코딩 모두 구현가능 하도록 UI와 API 를 제공하는 Weka(웨카)를 소개합니다. 실무에 적용해도 전혀 손색이 없는 사례를 강의로 녹여냈습니다.
실전 데이터 사이언스 Part 3. 머신러닝의 이해
기업의 디지털 전환(DT), 인공지능(AI) 도입은 머신러닝 모델 구축에서 시작합니다. 그러나 머신러닝 기술 범위는 매우 넓으며 최적의 방법을 선택하려면 기본 개념을 분명히 이해해야 합니다. 이 강의에서는 머신러닝의 기본 개념을 명확하게 이해하는데 필요한 핵심 내용을 다섯개의 예제를 중심으로 소개합니다.
[R로 하는] 머신러닝을 위한 통계학 기초
머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.
[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
추천 시스템의 기초 이론을 배우고, 영화 데이터 분석을 함께 실습해 봅니다.
[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.
커피 한 잔으로 입문하는 Convolutional Neural Network
Deep Learning 전문 과정을 시작합니다! Advanced CNN들을 배우기 위한 첫 번째 강의입니다
[Pytorch] 실전 인공지능으로 이어지는 파이토치 딥러닝
Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.
TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
딥러닝 핵심이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.
핸즈온 머신러닝 2
아마존 베스트 셀러인 <핸즈온 머신러닝 2판>의 내용을 다룬 강의입니다. 대표적인 머신러닝 라이브러인 사이킷런을 사용하여 다양한 머신러닝 알고리즘과 평가 방법을 배웁니다. 또 가장 유명한 딥러닝 라이브러인 텐서플로와 케라스를 사용하여 인공 신경망부터 강화학습까지 이론과 실무를 다져 봅니다. 아직 모두 완료된 강의가 아닙니다. 매주 1~2개의 강의가 계속 추가될 예정입니다.
나도 만들어본다 AI 앱 (tensorflow2.0 + android)
남들 다 AI를 해서, 저도 AI를 공부하면서 한번 정리해봤습니다. 입문하시는 분들이 어렵지 않게 이해하실 수 있도록 노력했습니다.
머신러닝 처음 시작하기 (기초 원리 + 초급 실습)
머신러닝을 처음 접하는 사람들을 대상으로 기초적인 머신러닝 이론을 간략하게 다룬 머신러닝 기초 강의입니다.
커피 한 잔으로 정복하는 LeNet
Convolutional Neural Network의 시작! LeNet을 집중적으로 배워봅니다
밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문
본 강의는 TEAMLAB과 Inflearn이 함께 구축한 데이터 사이언스 과정의 두 번째 강의인 밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문 입니다. 밑바닥부터 시작하는 머신러닝 입문은 Part I과 Part II로 구성되어 있습니다. 본 강의는 TEAMLAB과 Inflearn이 함께 준비한 WADIZ 펀딩의 지원을 받아제작되었습니다.
자바 머신러닝 weka(웨카) 초급
머신러닝을 무시하거나 무서워 할 필요가 없습니다. 머신러닝은 쉽지만 머신러닝을 어디에 적용할지를 고민합시다. 자바의 머신러닝 확대 방향은 현재 Python,R 강세 대비 향후 iOs 와 같이 Python,R과 Java 의 양립 예상됩니다. 도메인전문가와 IT 종사자간 DIKW 협업체계 구축하는 것이 이 강의의 목적입니다.
Do It! 딥러닝 입문
이 강의는 개념 한 걸음, 수식 한 걸음 그리고 코딩 한 걸음. 가장 적당한 보폭과 올곧은 방향으로 독자를 딥러닝으로 안내한다. 또한 그래프, 삽화, 도해는 100개가 넘어 추상적인 개념도 쉽고 빠르게 받아들일 수 있다. 프로그램 설치 없이 웹 브라우저에 접속하기만 하면 실습을 바로 시작할 수 있다는 점도 이 강의만의 특징이다. 편안하게 이론을 이해한 다음 직접 코딩하며 눈으로 딥러닝 대표 문제 4가지를 정복하니 딥러닝의 교과서로 부족함이 없다. 꼭 짚고 넘어가야 할 개념이나 용어는 본문 중간에 나오는 ‘잠깐! 다음으로 넘어가려면’ 코너와 장 마지막에‘기억 카드’ 코너로 2번 복습하여 학습 효과를 높였다. 『Do it! 딥러닝 입문』과 함께 딥러닝을 빠르게 정면 돌파해 보자.
머신러닝 이론 및 파이썬 실습
머신러닝 총정리 강의입니다. 실무 경험을 토대로하여 짧고 알기쉬운 동영상 강의로 이루어져있습니다.
OpenCV 강좌 - 컴퓨터 비전
OpenCV는 영상처리, 3D 구성, 추적, 기계학습, 인식 그리고 딥러닝까지 유용한 기능이 아주 많습니다. 그리고 상업적인 사용까지 무료입니다. 정말 멋진 Library 죠?
