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파이썬을 활용한 머신러닝&딥러닝 입문
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40,000원
150일
강의소개
본 과정은 머신러닝의 알고리즘을 이용하여 어플리케이션을 만드는 방법을 학습하고,
딥러닝(신경망)의 기원이되는 퍼셉트론에 대한 개념을 이해할 수 있도록 쉽고 상세하게 설명한 강의입니다.
- 인공지능과 머신러닝의 개념
- 머신러닝의 알고리즘 소개
- 머신러닝 애플리케이션 만들어보기
- 딥러닝 소개
- 퍼셉트론 개념
- 신경망 이해
- TensorFlow 소개
- 머신러닝 입문자
- 빅데이터 분석 입문자
- 인공지능 입문자
커리큘럼
파이썬을 활용한 머신러닝&딥러닝 입문 펼치기
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CHAPTER 01
파이썬을 활용한 머신러닝
- 01 인공지능과 머신러닝
- 02 머신러닝 알고리즘
- 03 머신러닝의 예
- 04 머신러닝의 구성요소
- 05 Scikit-learn 소개
- 06 XOR 연산 학습 Ⅰ
- 07 XOR 연산 학습 Ⅱ
- 08 XOR 연산 학습 Ⅲ
- 09 Scipy Ⅰ
- 10 Scipy Ⅱ
- 11 Matplotlib
- 12 Scikit-learn의 데이터셋 소개
- 13 Train데이터와 Test데이터 분리하기
- 14 붓꽃 품종 분류기 Ⅰ
- 15 붓꽃 품종 분류기 Ⅱ
- 16 붓꽃 품종 분류기 Ⅲ
- 17 붓꽃 품종 분류기 Ⅳ
- 18 SVM 알고리즘 Ⅰ
- 19 SVM 알고리즘 Ⅱ
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CHAPTER 02
파이썬을 활용한 딥러닝
- 01 딥러닝 소개
- 02 퍼셉트론 Ⅰ
- 03 퍼셉트론 Ⅱ
- 04 퍼셉트론 Ⅲ
- 05 퍼셉트론 Ⅳ
- 06 신경망 Ⅰ
- 07 신경망 Ⅱ
- 08 신경망 Ⅲ
- 09 신경망 Ⅳ
- 10 신경망 Ⅴ
- 11 신경망 Ⅵ
- 12 신경망 Ⅶ
- 13 신경망 Ⅷ
- 14 신경망 Ⅸ
- 15 신경망 Ⅹ
- 16 TensorFlow 사용하기 Ⅰ
- 17 TensorFlow 사용하기 Ⅱ
- 18 TensorFlow 사용하기 Ⅲ
- 19 TensorFlow 사용하기 Ⅳ
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