인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2

머신러닝 패키지 Part 2
4.65 (53 reviews)
Udemy
platform
한국어
language
Other
category
인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2
667
students
7.5 hours
content
Oct 2021
last update
$19.99
regular price

Why take this course?

🚀 인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2 - 머신러닝 패키지 answere: 성균관대학교에서 가르치는 고급 AI 과정! 🎓

안녕하세요, AI의 세계에 발을 들였다면 당신은 이제 머신러닝의 세계로 깊이 탐구할 준비가 되셨습니다. 인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2는 성균관대학교의 소프트웨어학과, 대학원 수준에서 높은 전문성을 바탕으로 설계된 고급 과정입니다. 여러분의 AI 여정을 계속 이어가는 본 강좌는 데이터에서 숨겨진 패턴을 효과적으로 발견하는 기계학습 기법들의 근간 개념과 학습 과정을 깊이 이해할 수 있도록 전문 교육을 제공합니다. 🚀

🤖 기계학습의 세계

  • 기계학습(Machine Learning)은 데이터를 통해 스스로 학습하는 컴퓨터 프로그램을 말합니다. 사실상, AI의 마법과 같은 현상!
  • 자율주행 차량이나 기타 많은 AI 애플리케이션들은 기계학습의 구현 예시입니다.

🛣️ 본 강좌의 내용

  • Multilayer Perceptron (MLP), **Learning Linear SVM (Linear Support Vector Machine)**과 **Classification and Regression Trees (CART)**와 같은 머신러닝의 핵심 이론들을 배우게 됩니다.
  • R part 및 Python 등의 주요 프로그래밍 언어를 활용하여 실제 데이터에 접목된 예제를 통해 학습합니다.
  • 머신러닝 part1을 수강한 분들은 본 과정의 내용을 더욱 풍부하게 이해할 수 있습니다. (부록: Part1에 대한 추천사항!)

📈 성장하는 길

  • 본 과정 수료 후, 실제 실습 및 캡스톤 프로젝트를 수행함으로써 AI 분야의 전문가로 성장할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.
  • 성균관대의 Micro Degree 연계를 통해 더욱 많은 실무 경험과 학문적 지식을 쌓아가세요.

🎉 당신의 AI 여정

  • 이 강좌는 단순히 이론만을 전달하기 위한 것이 아니라, 실제로 AI 분야에서 성장할 수 있는 실질적인 기술과 지식을 습득하는 데 중점을 두고 있습니다.
  • 당신이 AI의 전문가로 거듭 나아가실 수 있도록, 성균관대와 함께하는 이 과정이 바람직한 선택입니다.

🔍 이 강좌에 어필할 점

  • 전문가에게부터 배우는 교육: 성균관대의 AI 전문가가 직접 설명합니다.
  • 실제 사용 경험을 갖게 될 수 있음: 실습과 프로젝트를 통해 실무 경험을 쌓으세요.
  • 학문적 및 직업적 가치: AI 분야에서 높은 수준의 전문성을 인정받을 수 있는 교육입니다.

여러분의 열정적인 학습이 바로 인공지능 시대의 힘이 됩니다. 이제 당신만이 데이터를 통해 무한한 가능성을 탐색할 수 있는 AI의 세계로 발을 딛일 시간입니다. 인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2에 참여하여, 당신만의 AI 스토리를 작성하세요!

Course Gallery

인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2 – Screenshot 1
Screenshot 1인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2
인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2 – Screenshot 2
Screenshot 2인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2
인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2 – Screenshot 3
Screenshot 3인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2
인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2 – Screenshot 4
Screenshot 4인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기 Part 2

Loading charts...

4291032
udemy ID
10/09/2021
course created date
19/09/2021
course indexed date
Bot
course submited by