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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.
처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다
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.
스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1
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.
머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수
머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.
머신러닝 처음 시작하기 (기초 원리 + 초급 실습)
머신러닝을 처음 접하는 사람들을 대상으로 기초적인 머신러닝 이론을 간략하게 다룬 머신러닝 기초 강의입니다.
AI 웹 프로그래밍 (Streamlit)
AI 데이터 분석 및 모델링 결과를 Web Program 으로 만들어 보세요.
[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트
보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.
파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)
머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지
누구나 쉽게 이해하는 4차 산업혁명 ICBM기술
4차 산업혁명 기술의 핵심인 ICBM (IoT, Cloud, Big Data, ML) 및 자율주행차, 메타버스 등의 관련 기술을 기초부터 학습하여, 향후 기술의 변화를 대비할 수 있는 역량을 키우도록 합니다.
딥러닝을 위한 기초 수학
딥러닝을 본격적으로 활용하기 위한 머신러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현을 위한 수학적 원리 알기!
[K-Digital Training]AI 인공지능컨택센터(AICC) 웹서비스 개발
교육내용:AI(인공지능)+빅데이터+클라우드+풀스텍 교육비:12,210,000 원 교육시간:125일, 총1000시간
[기숙사 지원] 딥러닝과 자연어처리 기술을 활용한 AI챗봇 서비스 풀스택 개발_육성
AI의 기초 이론에서부터 머신러닝/딥러닝 알고리즘과 자연어처리 기술 및 최신 언어 모델, AWS를 활용한 클라우드 서비스 기술 등을 배울 수 있습니다.
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.
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.
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.
캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기
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.
[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
인프런 누적 수강생 10,000명 이상, 풍부한 온/오프라인 강의 경험을 가진 데이터리안의 추천 시스템 입문 강의. 추천 시스템의 기초 이론을 배우고, 영화 데이터 분석을 함께 실습해 봅니다.
수학 없이 시작하는 인공지능 첫걸음: 기초부터 최신 트렌드까지
수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다.
현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁
다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.
실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.
머신러닝 기초부터 탄탄히 정복하기
이론과 실전은 다릅니다. 머신러닝의 기본 개념을 파악하고, 꼭 알아야 할 여러 모델들의 핵심 개념과 이론을 소개합니다. 그리고, 다양한 데이터를 다루어 보면서 실전에 도움되는 여러 기법들과 노하우를 공유합니다.
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.