강의

N
챌린지

멘토링

로드맵

Inflearn brand logo image
BEST
AI Development

/

Deep Learning & Machine Learning

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

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) 417 đánh giá

8,339 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:

  1. 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).
  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
  3. 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

26,052

Học viên

1,289

Đánh giá

3,968

Trả lời

4.9

Xếp hạng

13

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)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

417 đánh giá

4.9

417 đánh giá

  • jeheonpark930885님의 프로필 이미지
    jeheonpark930885

    Đánh giá 4

    ∙

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    62% đã tham gia

    I am a student who is currently pursuing a master's degree in machine learning abroad. I have theoretical knowledge and have worked on several projects, but since I learned so quickly, I was not organized, so my code was a mess, and my category work in my head was a mess. However, while taking this course, I am organizing a lot and accumulating code. Of course, if you really want to learn the theoretical part, you should look for another course, but if you want to learn through actual code, I strongly recommend it. It is really fun every day. I am having fun taking the course while implementing the parts that were organized in my head as formulas. In summary, 1. This is not a course for beginners, but I recommend it to those who have some sense of machine learning but are not organized. 2. I highly recommend it if you do not need complicated formulas and want to learn coding. 3. I recommend it to those who know formulas and theories through school classes or studying, but are struggling because they do not know how to apply them in practice. Those who do not recommend it: 1. Want to see hardcore mathematical proofs. I do not recommend it. I recommend Murphy's Machine Learning or Bishop's book. 2. I really don't know anything, but I want to start with this. It seems a little difficult.

    • werooring1287님의 프로필 이미지
      werooring1287

      Đánh giá 1

      ∙

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      48% đã tham gia

      I have taken the lectures up to Chapter 7 Clustering. It took about 3 weeks to study after work. I purchased both the lectures and the textbook. First of all, it was great to be able to systematically review machine learning. The explanations are also clear. When I read the book, I could really feel how much effort was put into writing it. Above all, I liked that the author answered questions in a very detailed and friendly manner. However, it is not suitable for those who do not know anything about machine learning. Those who know basic machine learning should take the course. I look forward to other advanced lectures by the author, such as the Kaggle Advanced course! Thank you.

      • suekim5574님의 프로필 이미지
        suekim5574

        Đánh giá 2

        ∙

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        1% đã tham gia

        I started watching it over the weekend, and the explanations are really detailed. I think this is a necessary lecture for people who want to use it in the field even if they don't know much about statistics... From the perspective of a dropout...

        • sangjin02020622님의 프로필 이미지
          sangjin02020622

          Đánh giá 2

          ∙

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          59% đã tham gia

          The Complete Guide to Python Machine Learning came out as a video lecture, so I bought it right away. I think it is the best machine learning book written by a domestic author. The book was very helpful because it explained things in detail, but the video lectures are even more detailed, not only in explanations but also in code explanations. Thank you for the great lecture~ If you film another lecture, I would like to listen to that too! (Personally, I would like to hear more about SQL.)

          • yoonducklim0908님의 프로필 이미지
            yoonducklim0908

            Đánh giá 6

            ∙

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            10% đã tham gia

            It's the best in the universe. It's very helpful with detailed explanations and lots of practice code. If I had known it earlier, I wouldn't have wasted time and money on offline lectures.

            2.092.594 ₫

            Khóa học khác của dooleyz3525

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            FastAPI Complete GuideCourse Thumbnail

            FastAPI Complete Guide

            dooleyz3525

            This course is designed to help you learn the core functions of FastAPI, as well as the entire process of web service development. Through this course, we will help you become a FastAPI expert developer needed in the field.

            Intermediate

            Intermediate

            Python, FastAPI, SQL

            FastAPI Complete GuideCourse Thumbnail

            FastAPI Complete Guide

            dooleyz3525

            Kafka Complete Guide - ConnectCourse Thumbnail

            Kafka Complete Guide - Connect

            dooleyz3525

            Through in-depth theoretical explanations of Kafka Connect and detailed practical training that can be used immediately in the field, we will help you grow into an expert in building data linkage and data pipelines based on Kafka Connect that are needed in the field.

            Intermediate

            Intermediate

            Kafka, Data Engineering

            Kafka Complete Guide - ConnectCourse Thumbnail

            Kafka Complete Guide - Connect

            dooleyz3525

            [Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer VisionCourse Thumbnail

            [Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer Vision

            dooleyz3525

            This course will help you become a deep learning-based computer vision expert who is needed in the field by providing a deep theoretical explanation of object detection and segmentation and practical examples that can be used immediately in the field.

            Intermediate

            Intermediate

            Machine Learning(ML), Tensorflow, Python

            [Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer VisionCourse Thumbnail

            [Revised Edition] A Complete Guide to Deep Learning Computer Vision

            dooleyz3525

            Kafka Complete Guide - CoreCourse Thumbnail

            Kafka Complete Guide - Core

            dooleyz3525

            From the core of Kafka to in-depth content on internal mechanisms, the course is structured so that even beginners can quickly reach the expert level through detailed theoretical explanations, hands-on practice, and practical Kafka application development practice.

            Intermediate

            Intermediate

            Kafka, Data Engineering

            Kafka Complete Guide - CoreCourse Thumbnail

            Kafka Complete Guide - Core

            dooleyz3525

            Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch VersionCourse Thumbnail

            Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch Version

            dooleyz3525

            From core theories of deep learning and CNN to various CNN model implementation methods, and practical deep learning development know-how through real-world problems, If you want to become a deep learning CNN technology expert based on Pytorch, join us in this lecture :)

            Basic

            Basic

            Deep Learning(DL), PyTorch, Computer Vision(CV)

            Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch VersionCourse Thumbnail

            Deep Learning CNN Complete Guide - Pytorch Version

            dooleyz3525

            Data Analysis SQL FundamentalsCourse Thumbnail

            Data Analysis SQL Fundamentals

            dooleyz3525

            Through detailed lectures and hands-on practice on the core elements of SQL, we will provide you with a solid foundation to grow into a SQL analysis expert.

            Basic

            Basic

            SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

            Data Analysis SQL FundamentalsCourse Thumbnail

            Data Analysis SQL Fundamentals

            dooleyz3525

            SQL data analysis learned through various casesCourse Thumbnail

            SQL data analysis learned through various cases

            dooleyz3525

            By implementing various practical data analysis cases using SQL, you can simultaneously improve your data analysis and SQL utilization skills.

            Intermediate

            Intermediate

            SQL, PostgreSQL, DBMS/RDBMS

            SQL data analysis learned through various casesCourse Thumbnail

            SQL data analysis learned through various cases

            dooleyz3525

            Oracle Performance Analysis and Instance Tuning Core GuideCourse Thumbnail

            Oracle Performance Analysis and Instance Tuning Core Guide

            dooleyz3525

            It provides a key guide to understanding the internal mechanisms of Oracle DB architecture and growing as a performance tuning and performance analysis expert.

            Intermediate

            Intermediate

            Oracle, DBMS/RDBMS

            Oracle Performance Analysis and Instance Tuning Core GuideCourse Thumbnail

            Oracle Performance Analysis and Instance Tuning Core Guide

            dooleyz3525

            Kafka Complete Guide - ksqlDBCourse Thumbnail

            Kafka Complete Guide - ksqlDB

            dooleyz3525

            This course is designed to help you learn the use of ksqlDB and its core mechanisms through various hands-on exercises. After completing the course, you will be able to easily and quickly build a real-time streaming data analysis system based on Kafka.

            Intermediate

            Intermediate

            Kafka, ksqlDB, Data Engineering

            Kafka Complete Guide - ksqlDBCourse Thumbnail

            Kafka Complete Guide - ksqlDB

            dooleyz3525

            A Complete Guide to Deep Learning CNN - TensorFlow Keras VersionCourse Thumbnail

            A Complete Guide to Deep Learning CNN - TensorFlow Keras Version

            dooleyz3525

            From core theories of Deep Learning and CNN to implementation methods of various CNN models, and practical Deep Learning development know-how through real-world problems, If you want to become a Deep Learning CNN technology expert, join us in this lecture :)

            Basic

            Basic

            Deep Learning(DL), CNN, Tensorflow

            A Complete Guide to Deep Learning CNN - TensorFlow Keras VersionCourse Thumbnail

            A Complete Guide to Deep Learning CNN - TensorFlow Keras Version

            dooleyz3525

            Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash CourseCourse Thumbnail

            Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash Course

            dooleyz3525

            This course is designed to upgrade your skills as a practical machine learning development expert by implementing the machine learning model of the Home Credit Default Risk competition on Kaggle.

            Intermediate

            Intermediate

            Machine Learning(ML), Kaggle

            Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash CourseCourse Thumbnail

            Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash Course

            dooleyz3525

            The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1Course Thumbnail

            The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1

            dooleyz3525

            If you want to be recognized as a machine learning expert based on large-scale data, from understanding the core framework of Spark machine learning, to SQL-based data processing through difficult practical problems, to data analysis through business domain analysis, and to the ability to implement optimized machine learning models, please join this course.

            Intermediate

            Intermediate

            Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data

            The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1Course Thumbnail

            The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1

            dooleyz3525

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

            Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash CourseCourse Thumbnail

            Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash Course

            dooleyz3525

            This course is designed to upgrade your skills as a practical machine learning development expert by implementing the machine learning model of the Home Credit Default Risk competition on Kaggle.

            Intermediate

            Intermediate

            Machine Learning(ML), Kaggle

            Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash CourseCourse Thumbnail

            Kaggle Advanced Machine Learning Practical Crash Course

            dooleyz3525

            [For Beginners] Machine Learning Analysis with AutoKerasCourse Thumbnail

            [For Beginners] Machine Learning Analysis with AutoKeras

            dee

            In the [Learn Machine Learning with AutoKeras] lecture, you can learn about AutoKeras, which was developed from the Keras library previously used in machine learning, and use it directly through examples.

            Basic

            Basic

            AutoKeras, Keras, Machine Learning(ML)

            [For Beginners] Machine Learning Analysis with AutoKerasCourse Thumbnail

            [For Beginners] Machine Learning Analysis with AutoKeras

            dee

            The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1Course Thumbnail

            The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1

            dooleyz3525

            If you want to be recognized as a machine learning expert based on large-scale data, from understanding the core framework of Spark machine learning, to SQL-based data processing through difficult practical problems, to data analysis through business domain analysis, and to the ability to implement optimized machine learning models, please join this course.

            Intermediate

            Intermediate

            Apache Spark, Machine Learning(ML), Big Data

            The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1Course Thumbnail

            The Complete Guide to Spark Machine Learning - Part 1

            dooleyz3525

            Creating Custom LLMs: From Basic RAG Concepts to Multimodal·Agent Practice for BeginnersCourse Thumbnail

            Creating Custom LLMs: From Basic RAG Concepts to Multimodal·Agent Practice for Beginners

            HappyAI

            RAG (Retrieval-Augmented Generation) from theory to the latest multimodal and agent-based RAG! This is a hands-on lecture designed to be understandable even for non-majors. From paper reviews to practical code implementation, it's designed so that even those encountering RAG for the first time can easily follow along.

            Beginner

            Beginner

            Python, vector-database, LLM

            Creating Custom LLMs: From Basic RAG Concepts to Multimodal·Agent Practice for BeginnersCourse Thumbnail

            Creating Custom LLMs: From Basic RAG Concepts to Multimodal·Agent Practice for Beginners

            HappyAI

            [ICT Archive] Big Data Core and Business ModelsCourse Thumbnail

            [ICT Archive] Big Data Core and Business Models

            kpcre

            Understand the basic concepts and latest trends of big data, and through technical understanding of big data analysis techniques, extract data patterns to present methods for business application. Through big data, you can create new businesses and develop insights into future business environments.

            Beginner

            Beginner

            Big Data, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

            [ICT Archive] Big Data Core and Business ModelsCourse Thumbnail

            [ICT Archive] Big Data Core and Business Models

            kpcre

            Machine Learning + Deep Learning with Python (From machine learning using sklearn to deep learning development using TensorFlow and Keras)Course Thumbnail

            Machine Learning + Deep Learning with Python (From machine learning using sklearn to deep learning development using TensorFlow and Keras)

            ilifo

            From the basics of machine learning & deep learning! Creating and utilizing classification/regression/clustering/artificial neural networks with Python

            Basic

            Basic

            Python, sklearn, Machine Learning(ML)

            Machine Learning + Deep Learning with Python (From machine learning using sklearn to deep learning development using TensorFlow and Keras)Course Thumbnail

            Machine Learning + Deep Learning with Python (From machine learning using sklearn to deep learning development using TensorFlow and Keras)

            ilifo

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)Course Thumbnail

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)

            kyushik

            Through this course, students will learn various reinforcement learning theories and implement them themselves, as well as create a reinforcement learning environment to test the reinforcement learning algorithm implemented using Unity Machine Learning Agents.

            Basic

            Basic

            Reinforcement Learning(RL), Machine Learning(ML), Unity

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)Course Thumbnail

            Complete Guide to Unity Machine Learning Agents (Basics)

            kyushik

            Practical Docker: Creating your own deep learning cloud computer with DockerCourse Thumbnail

            Practical Docker: Creating your own deep learning cloud computer with Docker

            danielyouk

            You can create a deep learning analysis environment in the cloud using Docker. When Docker images managed by Google, MS, etc. are combined with the cloud, you can work with the latest deep learning analysis methods on your computer.

            Basic

            Basic

            Docker, Virtualization, Python

            Practical Docker: Creating your own deep learning cloud computer with DockerCourse Thumbnail

            Practical Docker: Creating your own deep learning cloud computer with Docker

            danielyouk

            Artificial Intelligence (AI) - Learning Tensor Art, Which Creates Free AI ImagesCourse Thumbnail

            Artificial Intelligence (AI) - Learning Tensor Art, Which Creates Free AI Images

            usefulit

            This course is an introductory program designed so that learners who are new to AI technology can easily understand and follow along. Through the lectures, you will learn the basic concepts and usage methods of AI platforms, and conduct hands-on practice directly generating images using various AI tools. Upon completing this course, you will become much closer to AI and acquire the capability to create AI images that can visually implement creative ideas.

            Beginner

            Beginner

            AI, Generative AI, Machine Learning(ML)

            Artificial Intelligence (AI) - Learning Tensor Art, Which Creates Free AI ImagesCourse Thumbnail

            Artificial Intelligence (AI) - Learning Tensor Art, Which Creates Free AI Images

            usefulit

            What if I had been on the Titanic?! Building an AI Web Service to Predict Survival Probability with PyTorch & Next.jsCourse Thumbnail

            What if I had been on the Titanic?! Building an AI Web Service to Predict Survival Probability with PyTorch & Next.js

            dakgangjung123

            This course starts with the question "If I had been on the Titanic, could I have survived?" and completes a full-stack project that develops an AI model to predict survival probability based on actual data and serves it as a web service. You'll practice the entire process of AI and web development, from deep learning modeling using PyTorch, building a backend server with FastAPI, to implementing a user interface with Next.js.

            Intermediate

            Intermediate

            Python, Deep Learning(DL), PyTorch

            What if I had been on the Titanic?! Building an AI Web Service to Predict Survival Probability with PyTorch & Next.jsCourse Thumbnail

            What if I had been on the Titanic?! Building an AI Web Service to Predict Survival Probability with PyTorch & Next.js

            dakgangjung123

            Artificial Intelligence (AI) - Learning Runway AI that Creates New Videos and Moving ImagesCourse Thumbnail

            Artificial Intelligence (AI) - Learning Runway AI that Creates New Videos and Moving Images

            usefulit

            This course covers everything from the basics to hands-on practice of AI platforms, and is a program where you can learn AI image generation technology. Learners can understand the fundamental concepts of AI and develop the ability to generate AI images using various tools and technologies. Through this course, you can enhance your understanding of the AI field and learn how to directly generate AI images in real-world applications.

            Beginner

            Beginner

            AI, Generative AI, Deep Learning(DL)

            Artificial Intelligence (AI) - Learning Runway AI that Creates New Videos and Moving ImagesCourse Thumbnail

            Artificial Intelligence (AI) - Learning Runway AI that Creates New Videos and Moving Images

            usefulit