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AI101: 101개의 노트북으로 AI 마스터 (Master AI 101 Notebooks)
Rating: 3.6 out of 5(10 ratings)
102 students

AI101: 101개의 노트북으로 AI 마스터 (Master AI 101 Notebooks)

생성형 인공지능, 딥러닝, 머신러닝, 강화학습을 중심으로 한 현대 인공지능 이론과 기술의 이해 과정
Created by동준상 Junsang Dong
Last updated 4/2024
Korean
Korean [Auto],

What you'll learn

  • 최신 인공지능 기술의 활용 방식을 예제와 사례를 통해 좀 더 쉽게 이해할 수 있어요.
  • 생성형 인공지능(GenAI)를 노트북과 프롬프트로 활용할 수 있어요.
  • 머신러닝, 딥러닝 등 기초가 되는 인공지능 기술을 노트북 예제로 쉽게 이해할 수 있어요.
  • 여러분의 문제 해결에 파이썬 노트북과 GPT, Gemini 등을 함께 활용하는 방법을 이해할 수 있어요.

Explore related topics

Course content

5 sections • 44 lectures • 1h 17m total length

  • 이론: 이번 과정 소개 및 머신러닝의 정의1:43

    • 현대 4대 인공지능 모델인 ML, DL, RL, GenAI에 대한 개념 정리의 시작

    • 머신러닝 개요에 대한 정리

  • 이론: 지도식, 비지도식 및 강화학습 개요2:08

    • 지도식 학습 모델 1: 분류(Classification)

    • 지도식 학습 모델 2: 회귀분석(Regression)

    • 비지도식 학습 모델: 군집화(Clustering)

    • 강화학습과 에이전트(Agent of Reinforcement Learning)

  • 이론: 인기 높은 머신러닝 분석 모델들0:43

    • Popular ML models

    • 실무와 학업, 연구에 널리 사용되는 모델

    • 'SVM을 이용한 분류' 노트북 실습 예고

  • 이론: 의사결정수(Decision Trees) 모델 개요1:41

    지도식 학습(Supervised Learning)

    무작위성(randomness) 감소

    데이터 아이템의 상대적 관계 시각화

    Overfitting 문제

    예시: 심장병 발병 확률 분석

  • 이론: SVM(Support Vector Machine) 모델 개요1:12

    • 초평면(hyperplane)

    • 구체적이며 명확한 분류 기준

    • 질병통제본부의 감염자와 비감염자 분류

    • 펀드운용기관의 편입 또는 제외 종목 분류

  • 실습: UCI 데이터 저장소 활용 및 Iris 데이터 다운로드1:30

    • SVM을 이용한 분류기 구현 실무 노트북 예제

    • 세 가지 아이리스 품종의 샘플 데이터

    • 데이터 특성 파악

    • 데이터로 가능한 작업

    • 데이터에 포함된 인스턴스 및 속성의 수

  • 실습: Classification using SVM 노트북 시작하기1:24

    • 코랩(Google Colab) 노트북 사본 만들기

    • 노트북 활용을 위한 준비

    • Copy to Drive

  • 실습: 코랩 메뉴, 코드셀, 텍스트셀 활용1:38

    • 코랩 노트북 활용 주요 메뉴

    • 노트북 파일 이름 변경하기

    • 코드셀 추가 및 삭제하기

    • 텍스트셀  추가 및 삭제하기

  • 실습: 노트북 활용 - 라이브러리 임포트, 데이터 로딩하기1:25

    • matplotlib, sklearn, pandas 라이브러리 임포트

    • 노트북에 데이터 로딩하기

  • 실습: 노트북에서 Iris 데이터 둘러보기2:52

    • UCI, Iris 페이지에서 데이터 다운로드

    • iris.data와 iris.names 열어보기

    • Pandas의 기능 활용

    • read_csv(  ) 함수 실행

    • head(  ), info(  ), describe(  ) 함수 실행

  • 실습: SVM 분류기 - SVC 모델 만들기 (노트북 완성)1:47

    • SVM 분류기

    • kernal: linear, rbf, poly

    • fit(  ) 함수로 모델 훈련시키기

    • Matplotlib의 Pyplot으로 데이터 시각화

Requirements

  • 파이썬 노트북을 사용하지만, 파이썬에 대한 사전 지식과 경험은 필요하지 않아요. 함께 미션을 수행하고, 코드를 완성하며 최신 인공지능 기술을 이해할 수 있어요.

Description

이번 과정은 인공지능과 데이터로 문제를 해결하려는 모든 수강생을 위한 과정이며, 최신 인공지능 기술의 활용 방식을 이해할 수 있도록 돕습니다.


  • 생성형 인공지능(GenAI)을 노트북과 프롬프트로 활용할 수 있어요.

  • 머신러닝, 딥러닝 등 기초가 되는 인공지능 기술을 노트북 예제로 쉽게 이해할 수 있어요.

  • 여러분의 문제 해결에 파이썬 노트북과 GPT, Gemini 등을 함께 활용하는 방법을 이해할 수 있어요.

파이썬 노트북을 사용하지만, 파이썬에 대한 사전 지식과 경험은 필요하지 않으며, 강연자와 함께 미션을 수행하고, 코드를 완성하며 최신 인공지능 기술을 이해할 수 있도록 구성했습니다.

Who this course is for:

  • 인공지능과 데이터로 문제를 해결하려는 모든 분에게 추천해요. 인공지능 기술과 데이터 과학, 데이터 엔지니어링에 관심있는 분에게 적합해요.

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