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코스

머신 러닝 이해하기

기초2시간

코딩 없이 배우는 머신 러닝을 소개합니다.

R2시간12개 동영상36개 연습 문제2,350 XP300K+수료 확인서

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코스 설명

머신 러닝 개념 소개하기

머신 러닝 열풍의 배경엔 무엇이 있을까요? 이 비기술 강의에서는 머신 러닝에 대해 궁금했지만 선뜻 물어보지 못했던 모든 내용을 배울 수 있습니다. 코딩은 필요하지 않습니다.

기본적이면서도 필수적인 개념들을 탐구하여 실습 중심의 연습 문제를 통해 지식을 탄탄하게 다지고 머신 러닝 여정을 시작할 수 있습니다. 전문 용어를 넘어 이해도를 높이고 이처럼 흥미로운 기술이 자율 주행 차량부터 개인 맞춤형 Amazon 쇼핑 추천까지 구동하는지 배울 수 있습니다.

머신 러닝 기초 살펴보기

머신 러닝은 어떻게 작동하며, 언제 사용할 수 있고, AI와 머신 러닝의 차이점은 무엇일까요? 이 강의에서는 이 모든 주제를 다룹니다.

먼저 머신 러닝이 무엇인지부터 살펴보며 기본 정의와 함께 데이터 과학 및 인공 지능과의 관계를 알아봅니다. 그런 다음, 용어를 익히고 모델을 구축하기 위한 머신 러닝 워크플로로 마무리하게 됩니다.

이 강의는 딥러닝을 더 깊이 있게 살펴보며 마무리됩니다. 딥러닝의 두 가지 대표적인 활용 사례인 컴퓨터 비전과 NLP(자연어 처리)를 살펴보고 머신 러닝의 한계와 위험성도 함께 이해할 수 있습니다.

사전 요구 사항

이 코스에는 사전 요구 사항이 없습니다

커리큘럼

코스 개요

1

머신 러닝이란 무엇인가요?

이 챕터에서는 머신 러닝의 정의와 데이터 과학 및 인공 지능과의 관계를 알아봅니다. 그런 다음, 머신 러닝의 주요 용어를 살펴보고 모델 구축을 위한 머신 러닝 워크플로로 마무리합니다.
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2

머신 러닝 모델

머신 러닝의 기초를 익혔으니, 이제 조금 더 깊이 들어가 볼까요? 이 챕터를 마치면 머신 러닝의 다양한 유형을 이해하고 모델을 평가하고 개선하는 방법도 알 수 있게 됩니다.
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3

딥러닝

이 챕터에서는 신경망을 시작으로 딥러닝을 자세히 살펴볼 예정입니다. 그런 다음, 딥러닝의 두 가지 주요 사용 사례인 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 더 깊이 들여다봅니다. 마지막으로 머신 러닝의 한계와 위험성을 논의하며 과정을 마무리합니다.
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