우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초이론)

📢이 강의는 비전공자를 대상으로 하는 강의 입니다.

• 다양한 코드 응용을 위한 발판, 바로 이론입니다.

• 비전공자 신분으로 단 5개월만에 공모전 최우수상 및 우수상, 경진대회 우승 및 프로젝트 대상 및 우수상을 받았습니다.

• 원리를 알아야 다양한 상황, 데이터에 응용을 할 수 있습니다.

• 인공지능을 처음 배우면서 쏟아지는 다양한 용어들과 기관에서 커리큘럼을 따라가며 배우면서도 이질감이 들었던 학습 순서들을 모두 고안하여, 처음 배우는 사람도 최대한 불편함없이 따라올 수 있도록 정말 많이 고민하여 순서를 수정하고 배치했습니다.

• 무작정 수학적 통계적 개념을 설명하는 것이 아니라, 모델이나 지표에서 관련 언급이 나왔을 때, 왜 사용하는지 해당 수식이나 개념의 필요성에 대해 언급하기 때문에 훨씬 이해도 빠르고, 납득하기 쉬워 학습을 보다 더 매끄럽게 할 수 있습니다.

• 이해를 위해 필요한 최소한에 수학, 통계학적 개념만을 사용, 그 마저도 모두 예시를 바탕으로 쉽게 이해할 수 있도록 구성했습니다.

• 다양한 시각 자료와 애니메이션을 통해, 자료 내 불필요한 줄 글을 최소화하여 이론강의임에도 지루하지 않게 만들었습니다.

  
  

• 머신러닝에 대해 모르시는 분은 체계적으로 부담감 없이 폭넓게 배워가실 것이고, 머신러닝에 대해 아시는 분들은 개념을 다시 한번 정확하게 확립하실 수 있게 되실겁니다.

• 머신러닝 중에서 직관적으로 이해할 수 있는 거의 모든 부분을 아우르고 있는 기초 과정이며, SVM이나 ROC-AUC, 차원축소 자연어처리(NLP) 같은 개념들은 머신러닝 심화 이론에서 다루게 됩니다.

• 모든 강의 학습은 추후 딥러닝 강의에 포커스가 맞춰져 있기 때문에, 머신러닝부터 탄탄하게 기초를 다지실 분들에게 추천 드립니다.

🎯 해당 강의는 코드실습이 없는 이론강의로만 구성되어있습니다.

🎯 애니메이션 자료 제공

🎯 복습을 위한 이론 쪽지 시험 제공