인공지능 기초 이론-머신러닝, 딥러닝에 대하여

🚀 [실습으로 배우는 머신러닝과 딥러닝 개념 및 활용] 🎓

🎉 코스 개요 🌟

본 코스는 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)의 기본적인 개념과 이론을 체계적으로 학습하실 수 있는 자료입니다. ITGO 아이티고 의 전문 강사가 이론뿐만 아니라 실제 코드를 통해 각 개념을 활용하는 방법을 심도 있게 설명해드리며, 실습을 통해 직접 적용해보세요.

🤖 머신러닝 모듈

• 머신러닝의 개념과 정의를 이해하며, 기본적인 용어와 라이브러리를 정리합니다.
• 선형 회귀부터 랜덤 포레스트까지, 다양한 모델의 구현 방법을 배웁니다.
• 실습을 통해 의사결정나무, knn, 데이터 전처리 등의 개념을 직접 적용해보고, 타이타닉 데이터를 활용한 최종 실습을 진행합니다.

🧠 딥러닝 모듈

• 딥러닝의 개념과 정의를 숙지하고, 퍼셉트론부터 RNN까지, 필수적인 기술들을 차근차근 다뤄봅니다.
• 신경망, CNN, RNN의 실습을 포함하여, 이론을 실제 프로젝트에 적용해보는 과정을 경험합니다.

👩‍💻 수강 대상 👨‍🎓

본 코스는 파이썬과 기초 통계, 행렬에 대한 이해를 가진 분들을 대상으로 구성되어 있습니다. 머신러닝과 딥러닝의 기본적인 지식이 부족하시다면, 이 코스는 여러분을 데이터 과학 분야로의 첫걸음으로 끌어올 것입니다.

📚 목차 📚

1. 머신러닝

   • 머신러닝 개념 및 정의
   • 머신러닝 용어 및 라이브러리 정리
   • 선형 회귀 모델
   • 다중 선형 회귀
   • 선형 회귀 모델 구현 (colab 설명 포함)
   • 의사결정나무
   • knn
   • 데이터 전처리
   • 타이타닉 데이터실습 (예제 진행)

2. 딥러닝

   • 딥러닝 개념 및 정의
   • 신경망 구현 및 활용
   • CNN 구현 및 활용 (실습 포함)
   • RNN 구현 및 활용 (실습 포함)

🏅 커리큘럼으로 성장하기 🏅

이 강의를 통해 머신러닝과 딥러닝의 이론과 실습을 체계적으로 학습하시면, 데이터 분석, 예측 모델링, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 기여할 수 있는 전문가가 될 수 있습니다. 지금도 시작할 수 있는 기회를 놓치지 마세요!

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