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혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

베스트셀러 저자 직강! 1:1 과외하듯 배우는 머신러닝+딥러닝

  • 강사 : 박해선
  • 강의구성 : 25강 / 18시간 07분
  • 수강기간 : 제한없음 / 30일(권장기간)
초급 초중급 중급 중고급 고급

혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 머신러닝+딥러닝 저자 직강

체계적인 커리큘럼 + 예제 중심의 학습

스토리텔링 기법으로 누구나 이해하기 쉬운 머신러닝+딥러닝을 완벽하게 마스터하세요!


※ 본 강의는 『혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝(개정판)』 도서를 기반으로 제작된 저자직강 영상으로 구성되어 있습니다. 한빛미디어 또는 저자 유튜브 채널에서 개별적으로 시청하던 영상들을 체계적으로 학습할 수 있도록 정리했습니다.


✅본 강의는 머신러닝과 딥러닝을 처음 접하는 입문자들이 어려움 없이 학습할 수 있도록 설계되었습니다. 

✅수식과 이론으로 중무장한 기존의 교재들과 달리, 실무에서 자주 사용되는 핵심 내용을 중심으로 구성하여 진입 장벽을 낮췄습니다.


🚀베타리더들의 피드백을 반영하여 입문자의 눈높이에 맞춘 설명과 예제를 제공합니다. 

🚀또한 스토리텔링 방식을 통해 실제 비즈니스 상황에서 머신러닝과 딥러닝이 어떻게 활용되는지 자연스럽게 이해할 수 있도록 구성했습니다.


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무엇을 배우는 강의인가요?


🔍 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념과 원리

🔍 파이썬을 활용한 데이터 전처리와 분석 기법

🔍 다양한 머신러닝 알고리즘(k-최근접 이웃, 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등)

🔍- 심층 신경망과 합성곱 신경망의 이해와 구현

🔍 실전 프로젝트를 통한 텍스트 분석과 이미지 처리

🔍 구글 코랩을 활용한 실습 환경 구축

누구를 위한 강의인가요?


✅ 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 기초를 배우고 싶은 입문자

✅ 파이썬 기초 프로그래밍을 알고 있는 개발자

✅ 머신러닝/딥러닝 개념을 체계적으로 다시 학습하고 싶은 실무자

✅ 수식이 아닌 실전 예제로 배우고 싶은 비전공자

✅ 인공지능 기술을 실무에 적용하고 싶은 직장인

강의를 수료하고 나면?


1️⃣ 머신러닝과 딥러닝의 핵심 개념을 이해하고 설명할 수 있습니다

2️⃣ 실제 데이터를 활용한 머신러닝 모델을 구현할 수 있습니다

3️⃣ 딥러닝 프레임워크를 활용하여 신경망을 설계하고 훈련할 수 있습니다

4️⃣ 비즈니스 문제를 인공지능 기술로 해결하는 방법을 습득합니다

5️⃣ 최신 인공지능 기술 트렌드를 이해하고 학습할 수 있는 기반을 갖추게 됩니다


박해선 강사

박해선

기계공학을 전공했으나 졸업 후엔 줄곧 코드를 읽고 쓰는 일을 했다. 지금은 Microsoft AI MVP와 Google AIGED로 활동하고 있고, 머신러닝과 딥러닝에 관한 책을 집필하고 번역하면서 소프트웨어와 과학의 경계를 흥미롭게 탐험하고 있다. <혼자 공부하는 데이터 분석 with 파이썬>(한빛미디어, 2023), <챗GPT로 대화하는 기술>(한빛미디어, 2023)을 집필했고, <핸즈온 머신러닝(3판)>(한빛미디어, 2023), <머신 러닝 교과서: 파이토치 편>(길벗, 2023)을 포함한 다수의 머신러닝 책을 우리말로 옮겼다.

 

 

1[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 1강. 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝이란 무엇인가?15:00
2[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 2강. 코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기18:00
3[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 3강. 마켓과 머신러닝44:00
4[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 4강. 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 사용하기47:00
5[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 5강. 정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기44:00
6[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 6강. 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기48:00
7[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 7강. 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기42:00
8[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 8강. 특성 공학과 규제 알아보기1:02:00
9[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 9강. 로지스틱 회귀 알아보기57:00
10[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 10강. 확률적 경사 하강법 알아보기1:02:00
11[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 11강. 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 & 결정 트리53:00
12[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 12강. 교차 검증과 그리드 서치57:00
13[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 13강. 트리의 앙상블1:06:00
14[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 14강. 흑백 이미지 분류 방법과 비지도 학습, 군집 알고리즘 이해하기48:00
15[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 15강. k-평균 알고리즘 작동 방식을 이해하고 비지도 학습 모델 만들기40:00
16[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 16강. 주성분 분석: 차원 축소 알고리즘 PCA 모델 만들기45:00
17[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 17강. 인공 신경망 ▶️ 간단한 인공 신경망 모델 만들기1:02:00
18[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 18강. 심층 신경망 ▶️인공 신경망에 층을 추가하여 심층 신경망 만들어 보기50:00
19[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 19강. 신경망 모델 훈련 ▶️인경 신경망 모델 훈련의 모범 사례 학습하기39:00
20[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 20강. 합성곱 신경망의 개념과 동작 원리 배우기38:00
21[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 21강. 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류24:00
22[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 22강. 합성곱 신경망의 시각화28:00
23[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 23강. 순차 데이터와 순환 신경망26:00
24[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 24강. 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기35:00
25[혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 25강. LSTM과 GRU 셀37:00

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