인공지능 기초 이론-머신러닝, 딥러닝에 대하여

[실습으로 배우는 머신러닝과 딥러닝 개념 및 활용]본 코스는 머신러닝과 딥러닝의 기본적인 개념과 이론을 학습하실 수 있는 강의입니다. 강의를 통해 머신러닝 및 딥러닝의 핵심적인 이론 및 주요 모델들에 대한 이해 및 실습을 통한 활용 방법을 배우실 수 있습니다.대략적인 머신러닝과 딥러닝의 개념 및 이론들에 대한 지식이 필요한 분들은 모두 수강할 수 있지만, 가능하면 파이썬과 기초 통계 및 행력 등 수학적 지식에 대한 기본적인 이해와 활용이 가능하신 분들이 수강하시면 좋습니다.본 코스는 다음과 같은 내용들로 구성되어 있습니다.[목차]<머신러닝>머신러닝 개념 및 정의머신러닝 용어 및 라이브러리 정리선형 회귀 모델다중 선형 회귀선형 회귀 모델 구현, colab 설명로지스틱 회귀 모델 구현의사 결정 나무 구현랜덤 포레스트 구현knn 구현train valid test 데이터 나누기데이터 전처리최종 실습 - 타이타닉<딥러닝>딥러닝 개념 및 정의퍼셉트론XOR 문제코랩 사용법행렬 기본신경망오차 역전파출력층신경망 실습CNN 개념CNN 실습RNN 개념RNN 실습머신러닝과 딥러닝 학습이 필요하신 분들은 본 강의를 통해 많은 도움 얻어가시기 바랍니다.