뿌리 깊은 딥러닝

더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 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! 🚀

데이터 분석 입문자를 위한, 머신러닝 • 딥러닝 분석 기초 강의입니다

딥러닝을 본격적으로 활용하기 위한 머신러닝 개념, 인공지능의 학습 원리, 모델 구현을 위한 수학적 원리 알기!

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.

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.

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.

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!

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

대용량 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 의사 결정을 지원하는 역량을 키워보자!

오렌지3를 활용하여 데이터를 분석하고 시각화하며 머신러닝 개념을 알아보자!

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

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

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

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.

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.