인공지능을 위한 머신러닝 알고리즘

강의수15강 학습자수2,789명 수강평3.9/5(총 32명)

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강좌정보

강좌정보 테이블
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 0%
[2강] 선형 회귀 모델 21분 0%
[3강] 로지스틱 회귀 모델 30분 0%
[4강] 결정 트리 28분 0%
[5강] 서포트 벡터 머신 23분 0%
[6강] 신경망 26분 0%
[7강] 역전파 32분 0%
[8강] 비지도 학습 29분 0%
[9강] 컨볼루션 신경망 23분 0%
[10강] 재현 신경망 33분 0%
[11강] 메모리 네트워크 31분 0%
[12강] 딥러닝 응용사례 34분 0%
[13강] Weka를 이용한 머신러닝 실습 23분 0%
[14강] Theano를 통한 머신러닝 구현 25분 0%
[15강] Keras를 통한 딥러닝 구현 및 실습 23분 0%
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