우리 엄마도 할 수 있는 머신러닝 (기초실습)
인공지능뿌시기
AI를 배우는 첫번째 걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 그 중 두번째, 배웠던 이론과 코드를 매칭시키자 ! 이제는 실전이다 ! 배웠던 이론을 코드로 풀어내며 내 지식에 대한 기반과 자신감을 다지는 단계
입문
EDA, 머신러닝
AI를 배우는 첫걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 그 중 첫번째, 인공지능과 친해지는 기초이론 단계! 다양한 예시로 머신러닝 기초개념 습득 및 이론 복습을 위한 쪽지시험까지!







한화시스템/ICT
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!





한화시스템/ICT
임직원들도 이 강의를 듣고 있어요!
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
Sangwoo Cho
코드만 치다가 무슨 내용인지도 모르겠고 미치겠던데, 속이 후련합니다. 딥러닝 강의는 언제 올라오나요??? 빨리 만들어주세요 ㅎㅎ
5.0
펭귄
강의자분 엄마가 서울대 교수인가요?
5.0
변소현
'머신러닝'하면 어려울 줄만 알았는데 이론 강의를 듣고 어떤 기술인지, 어떻게 작동하는지 단번에 이해하게 됐습니다. 전체 구조가 머릿속에 남도록 잘 설명해 주고, 각 개념이 어떻게 다른지도 명확히 알려줍니다. 머신러닝을 이해할 수 있다니 실습 강의도 기대됩니다!
⭐ 머신러닝이란 무엇인가?
⭐ 분류, 회귀, 군집화, 추천시스템 모델 작동 원리 및 평가지표 이해
⭐ 다양한 예시와 애니메이션 기반으로 기초이론 완전 정복!
⭐ 쪽지 시험으로 배운내용 확인!
다양한 코드 응용을 위한 발판, 바로 이론입니다.
비전공자 신분으로 단 5개월만에 공모전 최우수상 및 우수상, 경진대회 우승 및 프로젝트 대상 및 우수상을 받았습니다.
원리를 알아야 다양한 상황, 데이터에 응용을 할 수 있습니다.
인공지능을 처음 배우면서 쏟아지는 다양한 용어들과 기관에서 커리큘럼을 따라가며 배우면서도 이질감이 들었던 학습 순서들을 모두 고안하여, 처음 배우는 사람도 최대한 불편함없이 따라올 수 있도록 정말 많이 고민하여 순서를 수정하고 배치했습니다.
무작정 수학적 통계적 개념을 설명하는 것이 아니라, 모델이나 지표에서 관련 언급이 나왔을 때, 왜 사용하는지 해당 수식이나 개념의 필요성에 대해 언급하기 때문에 훨씬 이해도 빠르고, 납득하기 쉬워 학습을 보다 더 매끄럽게 할 수 있습니다.
이해를 위해 필요한 최소한에 수학, 통계학적 개념만을 사용, 그 마저도 모두 예시를 바탕으로 쉽게 이해할 수 있도록 구성했습니다.
다양한 시각 자료와 애니메이션을 통해, 자료 내 불필요한 줄 글을 최소화하여 이론강의임에도 지루하지 않게 만들었습니다.
머신러닝에 대해 모르시는 분은 체계적으로 부담감 없이 폭넓게 배워가실 것이고, 머신러닝에 대해 아시는 분들은 개념을 다시 한번 정확하게 확립하실 수 있게 되실겁니다.
머신러닝 중에서 직관적으로 이해할 수 있는 거의 모든 부분을 아우르고 있는 기초 과정이며, SVM이나 ROC-AUC, 차원축소 자연어처리(NLP) 같은 개념들은 머신러닝 심화 이론에서 다루게 됩니다.
모든 강의 학습은 추후 딥러닝 강의에 포커스가 맞춰져 있기 때문에, 머신러닝부터 탄탄하게 기초를 다지실 분들에게 추천 드립니다.
🎯 해당 강의는 코드실습이 없는 이론강의로만 구성되어있습니다.
🎯 애니메이션 자료 제공
🎯 복습을 위한 이론 쪽지 시험 제공
본 강의는 5개의 커리큘럼 중 첫번째 커리큘럼입니다. 나머지 커리큘럼은 순차적으로 공개됩니다.
유사도 검색(Similarity Search)에 대한 애니메이션 자료 중 일부. (설명 음성 X)
3강 군집화 중 Mean-Shift clustering에 대한
슬라이드 중 하나.
4강 추천시스템 중 콘텐츠 기반 필터링에 대한
슬라이드 중 하나.
CART 모델에 대한 예시 설명 슬라이드 중 하나.
모델 검증 및 평가지표에 대한 슬라이드 중 하나.
2강 단순 선형 회귀 모델과 다중 선형 회귀 모델 차이점 애니메이션 중 일부. (설명 음성 X)
코딩 없이, 배운 내용 코드로 이해해보기.
단계별 접근으로 경사하강법 이해하기.
학습 대상은
누구일까요?
⭐ 인공지능 쌩기초
⭐ 인공지능 공부를 하고 싶지만 뭐부터 해야 할지 모르는 사람
⭐ 수식, 복잡한 용어 때문에 강의 진입장벽이 높아 완강하기 힘든 사람
⭐ 체계적인 커리큘럼으로 공부하고 싶은 사람
⭐ 머신러닝 개념 및 이론 강의를 수강하고 싶은 사람
선수 지식,
필요할까요?
(이론 강의에서는 파이썬 및 데이터 툴 선수지식이 필요 없습니다.)
235
명
수강생
23
개
수강평
5
개
답변
5.0
점
강의 평점
3
개
강의
비전공자이기 때문에, 비전공자를 잘 압니다.
비전공자의 시선에서 도움을 드리기 위해 최선을 다하겠습니다.
🎯수상경력
인공지능 사관학교 5기, 6기 수료
유튜브 크리에이터를 위한 댓글관리 에이전트 대상
시계열 농산물 가격 예측 프로젝트 대상
케글 경진대회 1등 (200 中)
객체 탐지, RAG 기반 모의면접 프로젝트 우수상
한국인공지능협회 주관 AI활용 사회문제 해결 공모전 최우수상
호남 ICT이노베이션 디지털 신기술 공모전 우수상 외 다수
전체
22개 ∙ (4시간 11분)
1. 머신러닝 0강
11:31
2. 머신러닝 1강(용어정리)
11:19
전체
18개
4.9
18개의 수강평
수강평 4
∙
평균 평점 4.8
수정됨
5
진짜 강의명처럼 이해하기 쉽게 가르쳐주세요!! 챕터마다 쪽지 시험까지 있어서 머릿속에 더 잘 남고 무엇보다, 머신러닝 이론 개념을 두루뭉실하게 알고는 있었는데 용어도 그렇고 자료를 매번 찾아봐도 와닿지가 않아서 머리에 잘 안 남았었거든요, 근데 강의 통해서 이해 안 되던게 되고 안 보이던게 보이네요 ...너무 신기하네요 감사합니다 ㅜㅜㅜ 심화이론이랑 실습 강의도 나오면 바로 수강 할 의향 있습니다!!
좋은 수강평 감사드립니다 ! 이론복습 많이하시고 실습강의 들으시면 또 실습에서도 안보이던게 보이실겁니다~!! 화이팅입니다 🔥
수강평 3
∙
평균 평점 5.0
수강평 1
∙
평균 평점 5.0
5
코드만 치다가 무슨 내용인지도 모르겠고 미치겠던데, 속이 후련합니다. 딥러닝 강의는 언제 올라오나요??? 빨리 만들어주세요 ㅎㅎ
좋은 수강평 감사드립니다 ~ 딥러닝 강의도 계획중이니 많은 관심 부탁드립니다 🔥
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