핵심만 쏙쏙 기계학습 튜토리얼

Name: 핵심만 쏙쏙 기계학습 튜토리얼
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기계학습 기술 및 중요 이론의 핵심

Created by성균관 대학교

Last updated 11/2024

Korean

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What you'll learn

기계학습의 원리와 핵심개념을 수학적 수식을 최소화하여 설명합니다.
다양한 기계학습 기법을 간결하고 깊이있게 학습하여 실제 응용에 활용할 수 있는 기초를 다질 수 있습니다.
문제를 해결을 위해 기계학습을 원리를 빠르게 습득하기를 원하시는 분이나 AICE BASIC & ASSOCIATE 등을 준비하시는 분들에게 적합합니다.
강의에서 최근접이웃기법, 선형모델, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신, 인공신경망 등의 기법과 데이터전처리, 과적합과 일반화, 모델평가 등 기계학습과 관련된 주요개념과 이론을 다룹니다.

Course content

1 section • 11 lectures • 3h 21m total length

Artificial Intelligence and Machine Learning16:02
Data and Preprocessing26:54
k-Nearest Neighbors (k-NN)15:54
Linear Model14:48
Overfitting and Generalization18:08
Model Evaluation12:47
Decision Tree18:03
Random Forest21:04
Support Vector Machine20:32
Neural Network23:35
Traning Algorithm13:17

Requirements

기계학습에 입문하는 학습자로 선형방정식, 벡터, 로그함수 등의 기초 수학의 지식이 필요하나 별도의 선수학습 요건은 없습니다.

Description

과학기술정보통신부 선정 국책대학원인 성균관대 인공지능대학원 AI 교육과정의 핵심을 정리한 교육과정으로 단기간 내에 체계적이고 효과적인 지식 습득이 가능합니다. IT, 제조 등 다양한 산업부문의 대기업 직무능력 개발교육으로 활용된 현장 중심 콘텐츠로 최적화되어 있습니다.

현업에서 개발자로 근무하고 있지만 각 알고리즘의 특성과 이론의 배경을 모르고 있어 현업 적용에 한계가 있는 학습자, 기계학습 기반지식을 다지고 싶은 분들에게 추천합니다.

Who this course is for:

프로그래밍을 위한 기본 이론을 학습하고 싶으나 체계적이고 정제된 커리큘럼과 교육과정을 찾기 어려운 사람
현업에서 개발자로 근무하고 있지만 각 알고리즘의 특성과 이론의 배경을 모르고 있어 현업 적용에 한계를 느끼는 사람
AICE BASIC & ASSOCIATE 등의 시험을 준비하고 있어, 이론에 대한 빠른 이해가 필요한 사람