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비전공자/입문자를 위한 Data Science(DS)와 AI 학습 & 취업 가이드
Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요.
머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수
머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.
실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기
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.
파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)
머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지
딥러닝을 위한 기초 수학
딥러닝을 본격적으로 활용하기 위한 머신러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현을 위한 수학적 원리 알기!
인공지능 활용 추천 시스템
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!
머신러닝/딥러닝 소개 및 학습을 위한 파이썬 속성 과정
머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.
딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복
딥러닝 현업에 종사하기 위해 필요한 딥러닝의 “핵심 개념”을 배우고 PyTorch을 활용한 실습을 통해서 실제 딥러닝 프로젝트를 수행하는데 필요한 실무를 가르쳐주는 강의입니다.
JavaScript와 Tensorflow.js로 배우는 머신러닝
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.
강화학습 입문에서 Deep Q-learning까지
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.
[Pytorch] 파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축
직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다.
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
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.
삼각형의 실전! OpenAI Triton 초급
이 강의를 통해 커널 프로그래밍과 PyTorch 모듈 개발 방법을 배울 수 있습니다. 배운 지식을 활용하여 모델을 더 빠르게 개발할 수 있습니다.
수학 없이 시작하는 인공지능 첫걸음: 기초부터 최신 트렌드까지
수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다.
U-Net 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 - 딥러닝 의료영상 분석
U-Net 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.
실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.
케라스를 이용한 딥러닝
딥러닝 학습 원리를 이해 하고 케라스를 이용하여 모델, 레이어, 최적화 기술을 사용하여 신경망 구축 및 훈련의 복잡성을 단순화 하는 과정을 설명 합니다.
Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득
자격증 취득을 위한 내용으로만 구성되었기 때문에 텐서플로우나 딥러닝 프레임워크에 대한 이해가 없으셔도 관계 없습니다. 여러분의 자격증 단기 취득을 위한 강의로 짧고 굵게 알려드릴 예정입니다.
두근두근 인공지능 - 개념편 -
인공지능이 가져올 미래에 두근두근 하신가요? AI! AI! AI! 인공지능의 세상이 다가오고 있습니다. 인공지능이 바꿀 우리의 미래가 기대되시나요? 두려우신가요? 인공지능을 제대로 학습하고 인공지능을 맞이해 봅시다!
두근두근 인공지능 - 실습편 -
인공지능, 나도 한 번 만들어보고 싶지 않나요? 자율주행차, 챗봇, AI스피커등 우리 현실 속 많은 인공지능 제품들이 어떤 원리로 작동하고, 어떻게 만들 수 있는지 궁금하지 않으셨나요? 노코드와 로우코드로 따라하다보면 쉽게 인공지능을 만들어 볼 수 있습니다.
30분 요약 강좌 시즌3 : 초급자를 위한 손에 잡히는 딥러닝!
인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석을 전혀 모르시는데 한 번 경험해보시길 원하시는 분들을 위한 강의입니다. 전체적인 프로세스를 설명해드려요.
뿌리 깊은 딥러닝
딥러닝 라이브러리 없이 바닥부터 알고리즘들을 구현하며 원리를 제대로 파헤쳐 봅시다 :)
엑셀로 만드는 딥러닝 프레임워크
엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!
처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 [데이터과학 Part3]
강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습 최신 기술까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.