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파이썬을 활용한 머신러닝&딥러닝 입문
5
40,000원
150일
강의소개

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  본 과정은 머신러닝의 알고리즘을 이용하여 어플리케이션을 만드는 방법을 학습하고,
  딥러닝(신경망)의 기원이되는 퍼셉트론에 대한 개념을 이해할 수 있도록 쉽고 상세하게 설명한 강의입니다.

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  - 인공지능과 머신러닝의 개념
  - 머신러닝의 알고리즘 소개
  - 머신러닝 애플리케이션 만들어보기
  - 딥러닝 소개
  - 퍼셉트론 개념
  - 신경망 이해
  - TensorFlow 소개

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  - 머신러닝 입문자
  - 빅데이터 분석 입문자
  - 인공지능 입문자

 

커리큘럼
파이썬을 활용한 머신러닝&딥러닝 입문 펼치기
  1. 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
  2. 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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