인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘
강의수
15강
학습자수
2924명
수강평
3.9/5
(총 33명)
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학습내용
인공지능의 개념을 이해하여 머신러닝과 딥러닝을 알 수 있습니다.
머신러닝과 딥러닝의 기본 개념과 적용 사례, 알고리즘 실습을 통해 이해할 수 있습니다.
지도학습과 비지도 학습의 이론과 알고리즘을 이해할 수 있습니다.
Weka와 Theano및 Keras를 통한 실습으로 머신러닝, 딥러닝 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
학습대상
인공지능에 관심이 있고 프로그래밍에 대한 기초 지식이 있는 자
강사
김경민
학습기간
수강신청일로부터 30일
이수기준
진도 (80% 이상), 평가 (70점 이상)
강의목록 테이블
강의 차수명
강의시간
진도율
학습하기
학습자료
[1강] 머신러닝 개요
32분
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[2강] 선형 회귀 모델
21분
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[3강] 로지스틱 회귀 모델
30분
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[4강] 결정 트리
28분
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[5강] 서포트 벡터 머신
23분
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[6강] 신경망
26분
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[7강] 역전파
32분
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[8강] 비지도 학습
29분
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[9강] 컨볼루션 신경망
23분
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[10강] 재현 신경망
33분
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[11강] 메모리 네트워크
31분
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[12강] 딥러닝 응용사례
34분
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[13강] Weka를 이용한 머신러닝 실습
23분
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[14강] Theano를 통한 머신러닝 구현
25분
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[15강] Keras를 통한 딥러닝 구현 및 실습
23분
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