강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

Deep Learning & Machine Learning

Máy học mà mẹ tôi cũng có thể làm (Lý thuyết cơ bản)

Bước đầu học AI: Tôi đã tạo ra chương trình học tối ưu cho người mới bắt đầu làm quen với trí tuệ nhân tạo! Đầu tiên, giai đoạn lý thuyết cơ bản để làm quen với trí tuệ nhân tạo! Nắm vững các khái niệm cơ bản về Machine Learning thông qua nhiều ví dụ khác nhau và có cả bài kiểm tra nhanh để ôn lại lý thuyết!

(4.9) 14 đánh giá

121 học viên

  • yc
개념정리
머신러닝기초
이론 중심
Machine Learning(ML)
Scikit-Learn

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • ⭐ Học máy là gì?

  • ⭐ Tìm hiểu về nguyên lý hoạt động và các chỉ số đánh giá của mô hình phân loại, hồi quy, phân cụm, hệ thống đề xuất

  • ⭐ Chinh phục hoàn toàn lý thuyết cơ bản dựa trên nhiều ví dụ và hình ảnh động!

  • ⭐ Kiểm tra nhanh để ôn lại những gì đã học!

📢 Bài giảng này dành cho những người không chuyên ngành.

Trí tuệ nhân tạo được giải quyết rất dễ dàng!

Tôi đã loại trừ các khái niệm thống kê và toán học càng nhiều càng tốt!

Bài giảng lý thuyết, đừng sợ!

Học máy mà ngay cả mẹ chúng ta cũng có thể làm được (Lý thuyết cơ bản)

Trí tuệ nhân tạo (AI)

Học máy

Học Scikit

Giới thiệu khóa học

  • Lý thuyết là bước đệm cho nhiều ứng dụng mã hóa khác nhau.

  • Là một sinh viên không chuyên ngành, tôi đã giành được giải thưởng lớn và giải xuất sắc trong các cuộc thi, giải nhất trong các cuộc thi và giải thưởng lớn và giải xuất sắc cho các dự án chỉ trong 5 tháng .

  • Bạn cần biết các nguyên tắc để có thể áp dụng chúng vào nhiều tình huống và dữ liệu khác nhau.

  • Khi lần đầu tiên tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo, nhiều thuật ngữ được đưa ra và thứ tự học tập có vẻ xa lạ khi học theo chương trình giảng dạy tại trường . Chúng tôi đã suy nghĩ rất nhiều về điều đó và sửa đổi và sắp xếp thứ tự để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể theo dõi với ít bất tiện nhất có thể .

  • Thay vì chỉ giải thích các khái niệm toán học và thống kê, khi tham khảo các mô hình hoặc chỉ số liên quan, cần đề cập đến tính cần thiết của công thức hoặc khái niệm tương ứng , giúp dễ hiểu và thuyết phục hơn, giúp việc học trở nên dễ dàng hơn.

Đề cương bài giảng

  • Chúng tôi chỉ sử dụng những khái niệm toán học và thống kê tối thiểu cần thiết để hiểu và thậm chí, chúng tôi còn sắp xếp chúng thành các ví dụ để bạn dễ hiểu.

  • Bằng cách sử dụng nhiều phương tiện trực quan và hình ảnh động, chúng tôi đã giảm thiểu các dòng văn bản không cần thiết trong tài liệu để làm cho nó bớt nhàm chán mặc dù đây là bài giảng lý thuyết.


  • Những người không biết về máy học sẽ có thể học một cách có hệ thống và rộng rãi mà không cảm thấy gánh nặng, còn những người biết về máy học sẽ có thể thiết lập lại khái niệm một cách chính xác.

  • Đây là khóa học cơ bản bao gồm hầu hết mọi phần của máy học có thể hiểu được một cách trực quan và các khái niệm như SVM, ROC-AUC và xử lý ngôn ngữ tự nhiên giảm chiều (NLP) đều được trình bày trong lý thuyết máy học nâng cao.

  • Vì tất cả các bài giảng đều tập trung vào các bài giảng về học sâu trong tương lai nên chúng tôi giới thiệu khóa học này cho những ai muốn xây dựng nền tảng vững chắc về học máy .

Tính năng bài giảng

🎯 Khóa học này chỉ bao gồm các bài giảng lý thuyết mà không có phần thực hành lập trình.

🎯 Cung cấp tài liệu hoạt hình

🎯 Bài kiểm tra lý thuyết được cung cấp để ôn tập

Nội dung học tập từng bước

Khóa học này là khóa học đầu tiên trong năm khóa học. Phần còn lại của chương trình giảng dạy sẽ được phát hành theo trình tự.

Xem trước bài giảng

Một số hình ảnh động trên Tìm kiếm tương đồng. (Không có lời giải thích bằng giọng nói)

Phân cụm Mean-Shift giữa ba phương pháp phân cụm

Một trong các slide.

Trong số bốn hệ thống đề xuất, lọc dựa trên nội dung

Một trong các slide.

Một trong những slide mẫu giải thích về mô hình CART.

Một trong những slide về số liệu đánh giá và xác thực mô hình.

Phần 2 của hình ảnh động cho thấy sự khác biệt giữa các mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản và các mô hình hồi quy tuyến tính bội. (Không có lời giải thích bằng giọng nói)

Hiểu những gì bạn đã học thông qua mã, mà không cần phải viết mã.

Hiểu về phương pháp giảm dần độ dốc theo từng bước.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • ⭐ Nền tảng cơ bản về trí tuệ nhân tạo

  • ⭐ Dành cho những người muốn học về trí tuệ nhân tạo nhưng không biết bắt đầu từ đâu

  • ⭐ Những người khó hoàn thành khóa học vì rào cản gia nhập cao do công thức và thuật ngữ phức tạp

  • ⭐ Những người muốn học tập với một chương trình giảng dạy có hệ thống

  • ⭐ Dành cho những ai muốn học các bài giảng về lý thuyết và khái niệm học máy

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • (Trong các bài giảng lý thuyết, không yêu cầu kiến thức tiên quyết về Python và các công cụ dữ liệu.)

Xin chào
Đây là

192

Học viên

17

Đánh giá

5

Trả lời

4.9

Xếp hạng

3

Các khóa học

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 )

객체 탐지, RAG 기반 모의면접 프로젝트 우수상

한국인공지능협회 주관 AI활용 사회문제 해결 공모전 최우수상

호남 ICT이노베이션 디지털 신기술 공모전 우수상

Chương trình giảng dạy

Tất cả

22 bài giảng ∙ (4giờ 11phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

14 đánh giá

4.9

14 đánh giá

  • penguinhing님의 프로필 이미지
    penguinhing

    Đánh giá 12

    Đánh giá trung bình 4.1

    Đã chỉnh sửa

    5

    27% đã tham gia

    Is the instructor's mother a Seoul National University professor?

    • yc
      Giảng viên

      My mother has always been someone who works hard.. There's nothing that can't be achieved if you put in the effort!!🥹

    • 😊😊 Just kidding! Thank you for providing the lectures!

  • kfqsangwoo9149님의 프로필 이미지
    kfqsangwoo9149

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    18% đã tham gia

    I was going crazy not knowing what I was even coding, but I feel so relieved now. When will the deep learning lectures be uploaded??? Please make them quickly 😊😊

    • yc
      Giảng viên

      Thank you for the positive feedback! We are planning a deep learning course as well, so please stay tuned 🔥

  • sohyun5051님의 프로필 이미지
    sohyun5051

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    55% đã tham gia

    I thought "machine learning" would be difficult, but after listening to the theory lecture, I immediately understood what kind of technology it is and how it works. The lecture explained the overall structure in a way that it stayed in my head, and clearly explained how each concept differs. I'm excited for the practical training now that I understand machine learning!

    • yc
      Giảng viên

      Thank you for the positive feedback! Solidifying the theory with practical exercises in that section will help you gain a deeper understanding. Keep up the great work until the end of the course! 🔥

  • gksmfqlc0750님의 프로필 이미지
    gksmfqlc0750

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 4.8

    Đã chỉnh sửa

    5

    100% đã tham gia

    Please teach in an easy-to-understand manner, just like the lecture title! There's even a pop quiz after each chapter, which helps me remember things better. Above all, I had a vague understanding of machine learning theory and concepts, but the terminology and the need to look up data every time didn't resonate with me, so it didn't stick in my head. But through this lecture, I'm understanding things I couldn't before, and seeing things I couldn't see...it's amazing. Thank you 😢😢😢 I'm willing to take advanced theory and practical training courses as soon as they come out!!

    • yc
      Giảng viên

      Thank you for the great review! If you review the theory thoroughly and then take the practical lessons, you'll see things you didn't see before in the practical sessions as well! Keep up the good work! 🔥

  • ej05104820님의 프로필 이미지
    ej05104820

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    32% đã tham gia

    298.206 ₫

    Khóa học khác của yc

    Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

    Khóa học tương tự

    Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!