Inflearn - Nền tảng Nghề nghiệp Trọn đời

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.

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

ML 실험 관리, 아직도 수작업으로 하시나요? 🤔 MLflow로 실험 추적부터 모델 배포까지 자동화하고, 개발 생산성을 확 끌어올려 보세요! 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어라면 필수 스킬 💡 지금 바로 시작하세요! 🚀

이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

최근 인공지능 분야의 놀라운 성과는 모두 강화 학습 분야에서 발표되고 있습니다. 로봇, 자율 주행 기술, 인간을 닮은 기계 등 진정한 인공 지능 기술의 혁신을 이루어 내고 있는 강화 학습 기술을 초보자의 시선으로 알기 쉽게 기초에서 고급 수준까지 다루었습니다.

이론은 알지만 실무 데이터 적용에 막막하셨나요? 제 현업 노하우를 담아 복잡한 이상거래를 코드로 직접 해결하는 실전 기술을 전수해 드립니다.

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

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.

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

딥러닝을 활용한 생성모델 AI 모델의 작동 원리를 이해하고 실습을 통해 활용 방법을 습득합니다.

웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다. 최신 Pytorch version 을 반영하였습니다.

U-Net 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.

YOLO(You Only Look Once) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

딥러닝 핵심이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.

본 강의는 추천시스템의 기본개념부터 딥러닝 적용원리까지 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 등 다양한 추천 알고리즘을 배우며 추천 서비스 개발을 위한 실무역량을 키워보세요!

다양한 추천 알고리즘 동작 원리를 이해함으로써 여러분만의 개인화 추천 알고리즘을 만들어보세요!

이 강의를 통해 머신러닝 프로젝트에서 겪게될 수 많은 시행착오를 줄일 수 있게 됩니다. 뤼이드의 머신러닝 파이프라인을 총책임지고 있는 제가 기본부터 잘 가르쳐드립니다.

GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.