인공지능 기술의 개념과 작동 원리를 이해하고 실무에 활용하자!
파이썬을 활용한 인공지능 기술 이해 과정
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강의 미리보기
강의분량
23개 영상 ∙ 총 03시간 12분
77,000원
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* 학습기간 30일
110,000원
-33,000원
77,000원
파이썬을 활용한 인공지능 기술 이해 과정
머신러닝에 대해 학습하고 싶은 중급 개발자
머신러닝을 적용하여 데이터 분류 및 예측하는 방법을 학습할 수 있습니다.
파이썬을 활용하여 인공지능 기술을 이해할 수 있습니다.
인공지능과 딥러닝의 활용사례 학습
인공지능과 딥러닝의 기본 개념과 등장배경, 최신동향, 현업 활용사례를 학습
AI 기술을 현업에 적용
인공지능 구현을 위한 기술적 개념을 실제 언어 데이터에 적용하여 학습
AI 기술에 대한 이해를 기반으로 현업에 적용할 요소들을 고민해보고 적용할 수 있음
이원상
現) 강릉 원주대학교 자연과학대학 정보통계학과 교수
前) 연세대학교 학술정보원 차장, NHN 전략데이터센터
현대중공업, 신세계 I&C, GS쇼핑, SK텔레콤, KB금융, 신한금융그룹 등 강의 경험 다수
<머신러닝을 위한 수학> 등의 저자
기획 의도
디지털분야 및 산업 학계 유명 강사진과 외부 자문을 통해 제작
인공지능 기술의 개념과 작동 원리를 이해하고 실무에 활용하자!
이 강의는 총 23개 영상, 03시간 12분의 강의로 구성되어 있습니다.
머신러닝 개요 및 현황
00:07:44
다양한 머신러닝 활용 사례
00:06:42
머신러닝 도구 소개
00:09:27
실습 환경 준비
00:08:02
분류모형이란
00:10:27
분류모형의 평가
00:08:31
분류모형 (Decision Tree)
00:07:49
Decision Tree 응용
00:08:12
분류모형 (Random Forest)
00:07:42
추천 알고리즘의 소개
00:07:51
추천 알고리즘을 위한 유사도의 이해
00:07:08
협업 필터링-UBCF
00:08:58
협업 필터링-IBCF
00:09:21
추천 알고리즘을 위한 surprise 라이브러리
00:09:27
surprise 라이브러리의 활용
00:08:10
비지도학습이란
00:07:26
군집분석-계층적 클러스터링
00:08:37
군집분석2-K-means 클러스터링
00:07:59
군집분석 실습
00:08:06
패턴발견을 위한 연관 규칙
00:07:01
연관규칙 주요 개념
00:10:35
연관규칙 실습
00:09:38
전체 내용 리뷰
00:07:35
23개 강의
03시간 12분