BEST

[Bản sửa đổi] Hướng dẫn hoàn hảo về máy học Python

Name: [Bản sửa đổi] Hướng dẫn hoàn hảo về máy học Python
Price: 74250 KRW

Chúng tôi sẽ thoát khỏi các khóa học về máy học tập thiên về lý thuyết và cung cấp kiến thức dễ hiểu về các khái niệm cốt lõi của máy học, đồng thời trang bị cho bạn khả năng triển khai các ứng dụng máy học thực tế.

(4.9) 423 đánh giá

8,396 học viên

dooleyz3525

Python

Machine Learning(ML)

Statistics

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Nắm vững các gói cơ bản cấu thành máy học Python bao gồm NumPy, Pandas và Scikit-learn
Triển khai các khái niệm cốt lõi của máy học trực tiếp trong mã Python
Giải thích sâu sắc về các thuật toán học máy cốt lõi như phân loại, hồi quy, giảm chiều và phân cụm.
Tìm hiểu nhiều ví dụ thực tế để đạt đến trình độ có thể áp dụng trực tiếp các ứng dụng học máy vào thực tế.
데이터 tiền xử lý, áp dụng thuật toán học máy, điều chỉnh siêu tham số, đánh giá hiệu suất, v.v. để cấu thành mô hình học máy tối ưu
XGBoost, LightGBM, Stacking và các kỹ thuật máy học mới nhất được giải thích chi tiết và hướng dẫn cách sử dụng. Học cách phát triển ứng dụng máy học thực tế bằng cách tự mình thực hành các vấn đề Kaggle khó.
Tìm hiểu cách phát triển các ứng dụng máy học thực tế bằng cách giải quyết các vấn đề khó của Kaggle (ví dụ: dự đoán mức độ hài lòng của khách hàng tại Ngân hàng Santander, phát hiện gian lận thẻ tín dụng, các kỹ thuật hồi quy nâng cao để dự đoán giá bất động sản, dự đoán giá tại trung tâm mua sắm Mercari, v.v.)
Tìm hiểu các lý thuyết cơ bản và nhiều ví dụ thực tế về phân tích văn bản và NLP (phân loại văn bản, phân tích tình cảm, mô hình hóa chủ đề, phân nhóm tài liệu, độ tương đồng của tài liệu, phân tích tình cảm của phim Naver bằng KoNLPy, v.v.)
Bạn có thể xây dựng nhiều hệ thống đề xuất khác nhau trực tiếp bằng mã Python và chúng tôi sẽ hướng dẫn cách sử dụng gói đề xuất Surprise của Python.

Nó rất phổ biến vì có lời giải thích chi tiết và ví dụ phong phú.
'Hướng dẫn đầy đủ về Python Machine Learning'
Hiện có sẵn dưới dạng bài giảng video trên Inflearn.

Gặp gỡ phiên bản sửa đổi mới nhất
Hướng dẫn đầy đủ về Python Machine Learning

Xin chào, tôi là Kwon Chul-min, tác giả của The Complete Guide to Python Machine Learning.

Vào tháng 4 năm 2022, phiên bản sửa đổi thứ hai của cuốn sách The Complete Guide to Python Machine Learning đã được xuất bản.

Khi cuốn sách được hiệu đính, bài giảng này, 'Hướng dẫn đầy đủ về Python Machine Learning', cũng đã được biên soạn và phát hành.

Các bài giảng được sửa đổi được phát hành lần này đã làm mới hơn 70-80% các bài giảng hiện có (Phần 1 đến 5 (Hồi quy) là phần mới hơn 90%). Thời lượng video bài giảng đã được tăng từ 28 giờ lên 37 giờ và chúng tôi sẽ giải thích nội dung được cải thiện và bổ sung.

Chúng tôi đã nỗ lực rất nhiều vào việc biên soạn lại các bài giảng để phản ánh nội dung đã sửa đổi của cuốn sách đồng thời cải thiện chúng so với các bài giảng trong phiên bản đầu tiên. Dựa trên phản hồi bạn đã gửi về bài giảng, chúng tôi đã bổ sung thêm những lời giải thích dễ hiểu và chi tiết hơn.

Giới thiệu về khóa học

권 철민, 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

Khóa học Python Machine Learning Complete Guide sắp xếp các lý thuyết cốt lõi với các giải thích chi tiết và sơ đồ dễ hiểu, cho phép bạn tiếp thu kiến thức về máy học bằng cách giải quyết nhiều vấn đề thực tế khác nhau bằng máy học. Thay vì bài giảng về máy học tập trung vào lý thuyết, chúng tôi cung cấp hướng dẫn áp dụng máy học vào các tác vụ thực tế bằng cách sử dụng thư viện Python.

Hiểu được điều này, chúng tôi sẽ trực tiếp trình bày toàn bộ quá trình cấu hình mô hình học máy, từ xử lý dữ liệu trước đến áp dụng thuật toán học máy và điều chỉnh siêu tham số, dựa trên dữ liệu thực hành khó từ Kaggle và Kho lưu trữ học máy UCI, không chỉ là dữ liệu được tinh chỉnh kỹ lưỡng. nội dung được sắp xếp sao cho bạn có thể tối đa hóa khả năng học máy của mình trong khi thực hành.

Chúng tôi cũng cung cấp lời giải thích rất chi tiết về các thuật toán và kỹ thuật mới nhất được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học dữ liệu trên Kaggle , chẳng hạn như XGBoost, LightGBM và các kỹ thuật xếp chồng .

Ngoài nội dung hiện có, phiên bản sửa đổi bao gồm những nội dung bổ sung sau:

Triển khai mã thực tế nâng cấp tất cả các thư viện được sử dụng trong bài giảng lên phiên bản mới nhất, bao gồm phiên bản scikit-learn mới nhất (1.0.2).
Đã thêm khóa học thực hành Tối ưu hóa Bayesian để điều chỉnh siêu tham số tối ưu cho các mô hình XGBoost hoặc LightGBM với nhiều loại siêu tham số khác nhau
Đã thêm phiên 'Trực quan hóa' trình bày chi tiết về cách sử dụng matplotlib và seaborn, các thư viện trực quan hóa được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu liên quan đến học máy.

🤖 Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn đến trình độ chuyên gia để bạn có thể tự tin áp dụng các ứng dụng học máy vào thực tế.

Việc triển khai mã hóa học máy không phải là việc bạn có thể hiểu đơn giản bằng đầu hoặc mắt. Bạn không bao giờ có thể trở thành chuyên gia về máy học nếu bạn không tự mình triển khai nó. Các khái niệm cốt lõi được định nghĩa rõ ràng cùng các ứng dụng phong phú và ví dụ thực hành sẽ hướng dẫn bạn đến trình độ chuyên gia, nơi bạn có thể tự tin áp dụng các ứng dụng học máy vào thực tế.

Trong bài giảng này, chúng tôi đã tăng cường giải thích chi tiết về nhiều phần khó giải thích trong sách do hạn chế về không gian, và đặc biệt là 👨🏻‍💻 Chúng tôi đã nỗ lực rất nhiều để làm cho nó dễ hiểu nhất có thể bằng cách giải quyết các mã ví dụ được sắp xếp theo từng dòng, từng bước. đã bị nghiêng.

Đây không phải là khóa học giới thiệu dành cho những người hoàn toàn không có kiến thức về máy học, nhưng nếu bạn học các khái niệm cơ bản về máy học thông qua sách giới thiệu hoặc các bài giảng video khác rồi tham gia khóa học này, bạn sẽ có thể nâng cấp kiến thức về máy học của mình. kỹ năng rất nhanh chóng. Nếu bạn đến một hiệu sách lớn gần nhà và xem qua cuốn sách The Complete Guide to Python Machine Learning, bạn sẽ có thể dễ dàng xác định liệu khóa học này có phù hợp với mình hay không.

Mã nguồn được sử dụng trong bài giảng có thể được tải xuống từ https://github.com/chulminkw/PerfectGuide .

Những người gặp được Inflearn
Đọc bài phỏng vấn với Kwon Chul-min | Đi xem

🧗🏻‍♂️

Biết đường và đi trên đường là hai chuyện khác nhau. Khóa học này sẽ là hướng dẫn tuyệt vời giúp bạn đạt đến trình độ có thể áp dụng máy học vào thực tế .

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Bất kỳ ai quan tâm đến máy học
Những người không thể vượt qua bức tường thuật toán học máy khó khăn
Những người chỉ quen thuộc một cách hời hợt với máy học dựa trên lý thuyết
Bất kỳ ai đang suy nghĩ về cách áp dụng máy học vào thực tế
Bất kỳ ai muốn thử nghiệm các cuộc thi phân tích dữ liệu/học máy như Kaggle
현재 본인의 머신러닝 kỹ năng muốn nâng cấp thêm một cấp độ

Cần biết trước khi bắt đầu?

Trải nghiệm sử dụng ngôn ngữ Python
Máy học có kiến thức cơ bản mỏng

Xin chào
Đây là

26,235

Học viên

1,306

Đánh giá

3,973

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

(전) 엔코아 컨설팅

(전) 한국 오라클

AI 프리랜서 컨설턴트

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 저자

Chương trình giảng dạy

Tất cả

192 bài giảng ∙ (37giờ 38phút)

Phần 1. Giới thiệu bài giảng

1 bài giảng ∙ (7phút)

1. Giới thiệu phiên bản sửa đổi của bài giảng
07:49

Phần 2. Tìm hiểu hệ sinh thái và học máy dựa trên Python

32 bài giảng ∙ (5giờ 20phút)

Phần 3. Học máy bắt đầu với Scikit-learn

14 bài giảng ∙ (2giờ 38phút)

34. Giới thiệu Scikit-Learn và tổng quan về mô hình dự đoán phân loại học máy
11:00
35. Tạo mô hình học máy đầu tiên của bạn - Dự đoán giống Iris
10:35
36. Làm quen với khung cơ bản của Scikit-Learn - giới thiệu về các API/mô-đun chính và bộ dữ liệu ví dụ tích hợp
08:54
37. Tách tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra
09:55
38. Xác thực chéo - Tìm hiểu K-Fold và K-Fold phân tầng - 01
06:42
39. Xác thực chéo - Tìm hiểu K-Fold và K-Fold phân tầng - 02
11:47
40. GridSearchCV để đánh giá hiệu suất xác thực chéo cross_val_score() và điều chỉnh siêu tham số - 01
05:19
41. Đánh giá hiệu suất xác thực chéo cross_val_score() và GridSearchCV để điều chỉnh siêu tham số - 02
12:16
42. Tiền xử lý dữ liệu - Mã hóa - 01
09:01
43. Tiền xử lý dữ liệu - Mã hóa - 02
10:42
44. Tiền xử lý dữ liệu - Scaling - 01
06:03
45. Tiền xử lý dữ liệu - Scaling - 02
13:08
46. Dự đoán người sống sót trên tàu Titanic bằng Scikit-Learn - 01
25:55
47. Dự đoán người sống sót trên tàu Titanic bằng Scikit-Learn - 02
17:24

Phần 4. Sự đánh giá

7 bài giảng ∙ (1giờ 31phút)

Phần 5. Phân loại

37 bài giảng ∙ (7giờ 19phút)

Phần 6. Hồi quy

24 bài giảng ∙ (5giờ 21phút)

Phần 7. Giảm kích thước

8 bài giảng ∙ (1giờ 19phút)

Phần 8. Phân cụm

14 bài giảng ∙ (2giờ 48phút)

Phần 9. phân tích văn bản

28 bài giảng ∙ (5giờ 19phút)

Phần 10. Sự giới thiệu

12 bài giảng ∙ (3giờ 7phút)

Phần 11. hình dung

15 bài giảng ∙ (2giờ 44phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

423 đánh giá

4.9

423 đánh giá

JeHeon Park
Đánh giá 4
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
62% đã tham gia
해외에서 머신러닝관련 학과에서 석사를 진행중인 학생입니다. 이론적인 지식과 몇가지 프로젝트를 진행해보았지만, 워낙 빠르게 배우다보니 정리가 안되어 있어서 코드도 엉망이고 머리속의 카테고리 작업도 엉망이었는데 이 강의를 들으면서 많이 정리되고 코드도 적립이 되고 있습니다. 물론 정말 이론적인 부분을 배우고 싶다면 다른강좌를 찾아 듣는게 맞겠지만, 실제 코드를 통해서 배우고 싶다고 하시면 강력하게 추천드립니다. 정말 하루하루 즐거운 시간입니다. 머리속에 수식으로 정리되어 있던 부분들을 구현하면서 재밌게 수강하고 있습니다. 요약하자면, 1. 입문자를 위한 강좌는 아니지만 어느정도 머신러닝에 감각이 있으시지만 정리가 안된사람들에게 추천드립니다. 2. 복잡한 수식은 필요없고 코딩을 배우고 싶다면 강추드립니다. 3. 수식과 이론은 학교수업이나 공부를 통해 알고있지만, 실제 적용을 어떻게할줄 몰라서 고생하시는분들 추천드립니다. 비추천하는 분들은 1. 하드코어한 수학적 증명을 보고싶다. 비추천 드립니다. 머피의 머신러닝 혹은 비숍의 책을 추천드립니다. 2. 정말 아무것도 모르는데 이것만으로 입문하고 싶다. 조금 어려울것 같습니다.
Baek Kyun Shin
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
48% đã tham gia
현재 7장 군집화까지 강의를 들었습니다. 퇴근 후 짬을 내어 공부를 하다 보니 3주 정도 걸렸습니다. 저는 강의, 교재를 모두 구매했습니다. 우선, 머신러닝에 대해 체계적으로 복습할 수 있어 굉장히 좋았습니다. 설명도 깔끔합니다. 책을 보니 얼마나 정성을 들여 집필을 하셨는지가 절실히 느껴졌습니다. 무엇보다 질문을 하면 저자분이 아주아주 상세하고 친절하게 답변해주시는 것이 좋았습니다. 다만, 머신러닝을 전혀 모르시는 분이 듣기에는 적합하지 않습니다. 기초적인 머신러닝 내용을 아시는 분이 수강을 하셔야 합니다. 캐글 Advanced 과정과 같은 저자 분의 다른 고급 강의를 기대해봅니다! 감사합니다.
회사막내
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
1% đã tham gia
주말부터 보기 시작했는데 설명이 정말 자세하네요. 통계 잘 몰라도 현업에서 쓰고 싶은 사람에게 필요한 강의 아닐까 싶어요... 수포자 입장에서...
sangjin0202
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
59% đã tham gia
파이썬 머신러닝 완벽 가이드가 동영상 강의로 나와 바로 구매했습니다. 국내 저자가 쓴 머신러닝 책으로는 최고라고 생각합니다. 책도 설명이 자세해서 도움을 많이 받았는데, 동영상 강의는 설명 뿐만 아니라 코드 해설까지 더 상세하게 되어 있군요. 좋은 강의 감사합니다~ 혹시 또 다른 강의도 찍으시면 그것도 듣고 싶습니다! (개인적으로 sql 관련해서 더 들어보고 싶습니다.)
율언니
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
10% đã tham gia
우주 최강이군요. 자세한 설명과 많은 실습 코드로 큰 도움이 되고 있습니다. 진작 알았으면 오프라인 강의로 시간과 돈을 낭비하지 않았을텐데,

Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 7 ngày ngày

74.250 ₫

25%

2.092.594 ₫

Khóa học khác của dooleyz3525

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

FastAPI 완벽 가이드

권 철민

본 강의는 FastAPI의 핵심 기능과 함께, 웹서비스 개발의 전 과정을 익힐 수 있도록 구성 하였습니다. 본 강의를 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 FastAPI 전문 개발자로 발돋움 시켜 드릴 것입니다.

중급이상

Python, FastAPI, SQL

FastAPI 완벽 가이드

권 철민

카프카 완벽 가이드 - 코어편

권 철민

카프카(Kafka)의 핵심부터 내부 메커니즘에 대한 심화 수준의 내용까지, 상세한 이론 설명과 핸즈온 실습 & 실전 카프카 애플리케이션 개발 실습을 통해 카프카를 시작하는 사람도 단숨에 전문가 레벨로 도달할 수 있도록 강의를 구성했습니다.

중급이상

Kafka, 데이터 엔지니어링

카프카 완벽 가이드 - 코어편

권 철민

다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석

권 철민

다양한 실전 데이터 분석 사례를 SQL을 통해 구현해 나가면서 데이터 분석 능력과 SQL 활용 능력을 동시에 향상 시킬 수 있습니다.

중급이상

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

다양한 사례로 익히는 SQL 데이터 분석

권 철민

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전

권 철민

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

초급

딥러닝, PyTorch, 컴퓨터 비전

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전

권 철민

데이터 분석 SQL Fundamentals

권 철민

SQL의 핵심 요소에 대한 상세한 강의와 실습을 통해, 여러분이 SQL 분석 전문가로 성장할 수 있도록 흔들리지 않는 뼈대를 만들어 드리겠습니다.

초급

SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

데이터 분석 SQL Fundamentals

권 철민

오라클 성능 분석과 인스턴스 튜닝 핵심 가이드

권 철민

오라클 DB 아키텍처의 내부 메커니즘을 이해하고 성능 튜닝과 성능 분석 전문가로 성장할 수 있는 핵심 가이드를 제공합니다.

중급이상

Oracle, DBMS/RDBMS

오라클 성능 분석과 인스턴스 튜닝 핵심 가이드

권 철민

캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기

권 철민

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.

중급이상

머신러닝, Kaggle

캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기

권 철민

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

권 철민

본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

중급이상

머신러닝, Tensorflow, Python

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

권 철민

카프카 완벽 가이드 - 커넥트(Connect) 편

권 철민

카프카 커넥트(Kafka Connect)에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 상세한 실습을 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 카프카 커넥트 기반의 데이터 연동 및 데이터 파이프라인 구축 전문가로 성장시켜 드릴 것입니다.

중급이상

Kafka, 데이터 엔지니어링

카프카 완벽 가이드 - 커넥트(Connect) 편

권 철민

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

권 철민

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

초급

딥러닝, CNN, Tensorflow

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

권 철민

카프카 완벽 가이드 - ksqlDB

권 철민

본 강의는 ksqlDB의 활용과 핵심 메커니즘을 다양한 실습을 통해 익힐 수 있게 구성되어 있습니다. 강의를 마치고 나면 여러분은 Kafka(카프카) 기반의 실시간 Streaming 데이터 분석 시스템을 쉽고 빠르게 구축하실 수 있게 됩니다.

중급이상

Kafka, ksqlDB, 데이터 엔지니어링

카프카 완벽 가이드 - ksqlDB

권 철민

스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

권 철민

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

중급이상

Apache Spark, 머신러닝, 빅데이터

스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

권 철민

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

[파이썬] 수학없이 머신러닝 쉽게 이해하고 구현하기

딥러닝호형

수학없이 고급 머신러닝 모델을 이해하고 파이썬을 통해 쉽게 구현하는 방법을 배웁니다.

입문

머신러닝, Python, Scikit-Learn

[파이썬] 수학없이 머신러닝 쉽게 이해하고 구현하기

딥러닝호형

머신러닝 엔지니어가 알려주는 [아는 만큼 보이는 AI]

최기원

수학과 코딩은 잘 모르지만 머신러닝의 트렌드를 파악하고 머신러닝 기술을 활용해서 프로덕트를 기획하고 싶은 분들을 위한 머신러닝 기초 강의입니다.

입문

머신러닝

머신러닝 엔지니어가 알려주는 [아는 만큼 보이는 AI]

최기원

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

다니엘

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

초급

Docker, 가상화, Python

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

다니엘

스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

권 철민

중급이상

Apache Spark, 머신러닝, 빅데이터

스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

권 철민

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

아이리포

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

초급

Python, sklearn, 머신러닝

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

아이리포

[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

노마드크리에이터

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

중급이상

Tensorflow, 머신러닝, Keras

[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

노마드크리에이터

[7일 완성] 한 번에 합격하는 MS AI-900 자격증

JOB,GREEGI

AI 시대의 필수 자격증, MS AI-900! 🚀 알고 계셨나요? ChatGPT는 Microsoft Azure에서만 운영됩니다! 최신 GPT 모델을 독점 제공하는 Microsoft Azure OpenAI를 제대로 활용하고 싶다면, 지금이 바로 기회입니다. AI-900 과정을 통해 Azure AI 서비스 전문가로 성장하고, 기업이 신뢰하는 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 마스터하세요. 글로벌 공인 인증까지 확보하여 진정한 AI 전문가로서 경쟁력을 높이세요!

입문

머신러닝, 딥러닝, 인공지능(AI)

[7일 완성] 한 번에 합격하는 MS AI-900 자격증

JOB,GREEGI

내가 타이타닉에 탔었다면?! PyTorch & Next.js로 생존 확률 예측 AI 웹 서비스 만들기

닭강정

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

중급이상

Python, 딥러닝, PyTorch

내가 타이타닉에 탔었다면?! PyTorch & Next.js로 생존 확률 예측 AI 웹 서비스 만들기

닭강정

[ICT 아카이브] 빅데이터 핵심과 비즈니스모델

한국사회능력개발원

빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.

입문

빅데이터, 머신러닝, 딥러닝

[ICT 아카이브] 빅데이터 핵심과 비즈니스모델

한국사회능력개발원

딥러닝부터 최신 AI까지, 기술·데이터·인물의 흐름을 한눈에!

AIDER_College

AI는 단순 기술이 아니라 사람들의 질문과 시대의 흐름에서 탄생했습니다. 이 흐름을 이해하면, 어떤 신기술이 와도 두려움 없이 연결해낼 수 있습니다. 👉 “AI의 뿌리를 스토리로 배우는 순간, 맥락이 보입니다.” 지금 시작하세요!

입문

머신러닝, 딥러닝, 빅데이터

딥러닝부터 최신 AI까지, 기술·데이터·인물의 흐름을 한눈에!

AIDER_College

인공지능 탄생과 발전과정을 보면 AI 원리가 보인다.

AIDER_College

AI는 갑자기 나타난 기술이 아닙니다. 70년간의 도전과 실패를 이해해야, AI의 현재와 미래를 제대로 볼 수 있습니다. 👉 “AI 역사를 이해하는 순간, 원리와 미래가 함께 보입니다.” 지금 바로 시작하세요!

입문

머신러닝, 딥러닝, 강화학습

인공지능 탄생과 발전과정을 보면 AI 원리가 보인다.

AIDER_College

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(전자/반도체 분야)

바이트 탐정

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

입문

인공지능(AI), 빅데이터, AI 활용 (AX)

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(전자/반도체 분야)

바이트 탐정

유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

민규식

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

초급

강화학습, 머신러닝, Unity

유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

민규식

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(자동차/부품 분야)

바이트 탐정

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

입문

머신러닝, 딥러닝, IoT

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(자동차/부품 분야)

바이트 탐정

생성형 AI 시대, 윤리는 선택이 아니라 생존입니다

AIDER_College

ChatGPT와 생성형 AI가 업무와 일상에 깊숙이 들어왔습니다. 딥페이크, 해킹, 저작권 침해, 네이버 웨일봇, 디지털 사업장의 윤리까지… AI가 가져오는 변화는 기술만의 문제가 아닙니다. 지금 이 순간, 당신이 사용하는 AI 안에서 이미 윤리적 이슈는 벌어지고 있습니다. 이 강의는 생성형 AI의 등장과 함께 폭발한 윤리적 이슈들을 실제 사례 중심 학습합니다.

입문

머신러닝, 업무 생산성, 인공지능(AI)

생성형 AI 시대, 윤리는 선택이 아니라 생존입니다

AIDER_College

인공지능(AI) - 무료 AI 이미지를 만들어주는 텐서아트(Tensor Art) 배우기

유용한IT학습

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

입문

인공지능(AI), AI 활용 (AX), 머신러닝

인공지능(AI) - 무료 AI 이미지를 만들어주는 텐서아트(Tensor Art) 배우기

유용한IT학습

인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

유용한IT학습

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

입문

인공지능(AI), AI 활용 (AX), 딥러닝

인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

유용한IT학습

[Bản sửa đổi] Hướng dẫn hoàn hảo về máy học Python

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Nó rất phổ biến vì có lời giải thích chi tiết và ví dụ phong phú. 'Hướng dẫn đầy đủ về Python Machine Learning' Hiện có sẵn dưới dạng bài giảng video trên Inflearn.

Gặp gỡ phiên bản sửa đổi mới nhất Hướng dẫn đầy đủ về Python Machine Learning

Giới thiệu về khóa học

🤖 Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn đến trình độ chuyên gia để bạn có thể tự tin áp dụng các ứng dụng học máy vào thực tế.

🧗🏻‍♂️

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của dooleyz3525

Khóa học tương tự

Nó rất phổ biến vì có lời giải thích chi tiết và ví dụ phong phú.
'Hướng dẫn đầy đủ về Python Machine Learning'
Hiện có sẵn dưới dạng bài giảng video trên Inflearn.

Gặp gỡ phiên bản sửa đổi mới nhất
Hướng dẫn đầy đủ về Python Machine Learning

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là