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인공지능(AI) 프로그래밍 - 파이썬을 활용한 Machine Learning(머신러닝), Deep Learning(딥러닝) 기초 다지기 Part.1
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- 강사 김정일
- 수강기간 구매일로부터 30일
- 학습시간 10:33:57(19강)
- 강좌 인공지능(AI) 프로그래밍 - 파이썬을 활용한 Machine Learning(머신러닝), Deep Learning(딥러닝) 기초 다지기 Part.1
100,000 원61% 39,000원
강좌소개
머신러닝의 알고리즘을 이용하여 어플리케이션을 만드는 방법을 학습하고, 딥러닝(신경망)의 기원이되는 퍼셉트론에 대한 개념을 이해할 수 있도록 쉽고 상세하게 설명한 강좌이다.
1. 인공지능과 머신러닝의 개념
2. 머신러닝의 알고리즘 소개
3. 머신러닝 애플리케이션 만들어보기
4. 딥러닝 소개
5. 퍼셉트론 개념
6. 신경망 이해
7. TensorFlow 소개
강의목록
- 1강_인공지능과 머신러닝 36분 55초
- 2강_머신러닝 알고리즘 37분 40초
- 3강_머신러닝의 예 36분 07초
- 4강_머신러닝의 구성요소 30분 27초
- 5강_scikit-learn 소개 31분 14초
- 6강_XOR 연산 학습 1 32분 11초
- 7강_XOR 연산 학습 2 27분 19초
- 8강_XOR 연산 학습 3 23분 09초
- 9강_scipy 1 38분 15초
- 10강_scipy 2 35분 33초
- 11강_matplotlib 26분 39초
- 12강_scikit-learn의 데이터셋 소개 30분 16초
- 13강_train데이터와 test 데이터 분리하기 35분 26초
- 14강_붓꽃 품종 분류기 1 32분 04초
- 15강_붓꽃 품종 분류기 2 43분 35초
- 16강_붓꽃 품종 분류기 3 31분 04초
- 17강_붓꽃 품종 분류기 4 33분 24초
- 18강_SVM 알고리즘 1 36분 04초
- 19강_SVM 알고리즘 2 36분 35초
