머신러닝 이론 및 파이썬 실습

ElasticSearch, LogStash, Kibana 기초부터 설명합니다. 최종단계로 ELK 스택을 활용하여, 세계 인구 분석, 주식 분석을 하시는 본인의 모습을 발견하실 수 있습니다.

데이터 과학 실무에서 유용하게 사용되는 Pandas 명령어들을 짧은 강의 형식으로 소개하며, 강의에 사용된 모든 코드는 깃허브에서 직접 보시고, 다운받아 실습하실 수 있습니다.

성공적으로 코딩 인터뷰 (개발자 면접)를 보기 위해 가져야 하는 필수 프로그래밍 문제와 해법을 다룹니다.

수학없이 고급 머신러닝 모델을 이해하고 파이썬을 통해 쉽게 구현하는 방법을 배웁니다.

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

[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 세 번째 강의입니다. 파이썬 코드를 디버깅 하는 방법에 대해 배웁니다.

데이터 과학의 핵심은 방대한 데이터를 체계적으로 분석하는 능력을 지닌 인간을 잘 모방하는 것! 해당 과정을 통해 데이터 과학의 기본이 되는 과학적 모델링을 이해하기 위한 기초적인 수학 지식을 리마인드 할 수 있습니다.

파이썬의 기본 문법에 대해 많은 연습을 하는 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 다섯 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

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.

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다!

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

AI 데이터 분석 및 모델링 결과를 Web Program 으로 만들어 보세요.

대용량 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 의사 결정을 지원하는 역량을 키워보자!

스테이블 디퓨전 설치와 기본적인 확장 기능을 배울 수 있으며, 컨트롤넷의 기본 사용법을 익힐 수 있습니다.

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.

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.

Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요.

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!