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.
🔍 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
✅ 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
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
1 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 1강. 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝이란 무엇인가? | 15:00 |
2 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 2강. 코랩과 주피터 노트북으로 손코딩 준비하기 | 18:00 |
3 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 3강. 마켓과 머신러닝 | 44:00 |
4 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 4강. 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 사용하기 | 47:00 |
5 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 5강. 정교한 결과 도출을 위한 데이터 전처리 알아보기 | 44:00 |
6 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 6강. 회귀 문제를 이해하고 k-최근접 이웃 알고리즘으로 풀어 보기 | 48:00 |
7 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 7강. 사이킷런으로 선형 회귀 모델 만들어 보기 | 42:00 |
8 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 8강. 특성 공학과 규제 알아보기 | 1:02:00 |
9 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 9강. 로지스틱 회귀 알아보기 | 57:00 |
10 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 10강. 확률적 경사 하강법 알아보기 | 1:02:00 |
11 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 11강. 로지스틱 회귀로 와인 분류하기 & 결정 트리 | 53:00 |
12 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 12강. 교차 검증과 그리드 서치 | 57:00 |
13 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 13강. 트리의 앙상블 | 1:06:00 |
14 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 14강. 흑백 이미지 분류 방법과 비지도 학습, 군집 알고리즘 이해하기 | 48:00 |
15 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 15강. k-평균 알고리즘 작동 방식을 이해하고 비지도 학습 모델 만들기 | 40:00 |
16 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 16강. 주성분 분석: 차원 축소 알고리즘 PCA 모델 만들기 | 45:00 |
17 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 17강. 인공 신경망 ▶️ 간단한 인공 신경망 모델 만들기 | 1:02:00 |
18 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 18강. 심층 신경망 ▶️인공 신경망에 층을 추가하여 심층 신경망 만들어 보기 | 50:00 |
19 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 19강. 신경망 모델 훈련 ▶️인경 신경망 모델 훈련의 모범 사례 학습하기 | 39:00 |
20 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 20강. 합성곱 신경망의 개념과 동작 원리 배우기 | 38:00 |
21 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 21강. 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류 | 24:00 |
22 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 22강. 합성곱 신경망의 시각화 | 28:00 |
23 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 23강. 순차 데이터와 순환 신경망 | 26:00 |
24 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 24강. 순환 신경망으로 IMDB 리뷰 분류하기 | 35:00 |
25 | [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 25강. LSTM과 GRU 셀 | 37:00 |
박해선
김경환
톰 타울리