(UPDATED) Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능
거친코딩
다양한 추천 알고리즘 동작 원리를 이해함으로써 여러분만의 개인화 추천 알고리즘을 만들어보세요!
초급
추천 시스템, 딥러닝
초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
이런 걸 배울 수 있어요
딥러닝에 대한 간략한 기초 설명
Tensorflow Keras 2.x 사용법
실습 위주로 시작하는
딥러닝 맛보기 🥣
딥러닝이 처음인 분들을 위한 강의 📖
본 강의는 딥러닝 1회차 공부에 필요한 내용 위주로 제작되었습니다. 딥러닝이 무엇인지, 어떤 문제가 딥러닝의 해결 대상인지 알아가는 것이 강의의 테마입니다. Tensorflow Keras 2.x로 딥러닝 모델을 구현하는 것 또한 하나의 테마입니다.
강의는 깊은 이론을 최대한 지양하고, 실습 위주로 진행됩니다. 각 강의는 연결성을 가집니다. A 단계에서 B 단계로 넘어갈 때, A 단계에서 사용했던 아이디어를 살려서 B 단계에 적용합니다.
이런 분들께 추천해요 🙋
- 딥러닝을 어떻게 시작해야 할지 막막한 분
- 파이썬을 다뤄봤지만 딥러닝 프레임워크는 생소한 분
- Learn-by-doing. 실습을 통해 습득하는 게 많은 분
강의 수강 후 여러분은 ⭐
- 주어진 문제의 유형을 구분할 수 있습니다.
- Tenserflow Keras 2.x을 이용해서 모델링을 할 수 있습니다.
학습 내용 📚
- Google Colaboratory에 대한 소개 및 사용법
- Linear Regression & Logistic Regression & Multiclass Classification
- Artificial Neural Network
- Before the CNN
예상 질문 Q&A 💬
Q. 선수 지식이 필요한가요?
파이썬에 대한 아주 기본적인 지식만 있으면 됩니다. 더불어 선형 회귀가 무엇인지 정도만 아시면 좋습니다.
Q. 비전공자도 들을 수 있는 강의인가요?
위의 선수 지식만 갖추신다면 누구라도 들을 수 있다고 생각합니다!
Q. 수업 내용은 어느 수준까지 다루나요?
CNN 직전까지 다룹니다. 이후 Computer Vision으로 연계해서 공부하시면 좋습니다!
수강 전 참고 사항 📢
실습 환경
- 인터넷 접속이 원활하면 됩니다.
- Google Colaboratory를 사용합니다. 따라서 Google 계정이 필요합니다.
학습 자료
- 강의에서 사용하는 슬라이드는 PDF로 제공됩니다.
- 실습용 ipynb 파일도 제공됩니다.
선수 지식 및 유의 사항
- 파이썬에 대한 기초 지식
- Option 1) numpy, pandas, matplotlib.pyplot에 대한 기초 지식
- Option 2) 선형 회귀가 무엇인지 알고 계시면 더욱 좋습니다.
지식공유자 소개 ✒️
- 현재 교육 전문 스타트업에 재직 중입니다.
- KT, SK C&C, SK Networks 등의 기업에서 강의 경험이 있습니다.
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝을 사용해보고 싶은데, 어떻게 시작해야 할 지 막막하신 분
Learning-by-doing 실습을 통해 익숙해지는 것을 선호하시는 분
선수 지식,
필요할까요?
Python에 대한 아주 약간의 기본 지식
Numpy, Pandas, Matplot 등에 대한 피상적인 지식 (라이브러리 이름과 역할 정도)
수강평
아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!
비슷한 강의
같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!
