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[HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.5 인공지능기반 데이터분석 1
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김동식 강사
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[HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.5 인공지능기반 데이터분석 1
담당강사 : 김동식
| 강의구성 | 총 12강좌 (강의시간 : 총 ) | 수강기간 | 30일 |
|---|---|---|---|
| 강의형식 | 동영상 | 수강료 |
24,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 | 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
- |
| 담당강사 |
김동식 강사
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| 강의구성 | 총 12강좌 (강의시간 : 총 ) |
|---|---|
| 수강기간 | 30일 |
| 강의형식 | 동영상 |
| 수강료 |
24,000원
이 강좌의 80% 이상 수강 시 출력이 가능합니다. |
| 강의수준 | 초급 |
| 강의에서 사용하는 프로그램 & 버전 |
- |
| 담당강사 |
김동식 강사
|
- 과정소개
-
· 현직 데이터사이언티스트 전문가가 전하는 AI 개발 및 분석 실무 노하우 및 체계적인 교육
· 회사내에서 머신러닝 및 딥러닝 개발 및 분석 업무로 보직 변경을 하고자 하는 분을 위한 교육
· 다양한 머신러닝 이론과 실습을 동시에 배우는 최적의 코스
- 학습목표
-
· 기계 학습의 개념 및 특징 공간, 데이터의 중요성을 설명한다.
· 영상 처리 기초와 머신러닝의 주요 도전 과제를 설명한다.
· 머신러닝 분류와 예측 알고리즘을 설명한다.
· 이미지 및 텍스트 처리를 위한 딥러닝 알고리즘을 설명한다.
- 교육대상
- 데이터분석 관련 분야 취업 및 ADP 자격 취득
차시별 학습목표
- 01. 기계 학습 개요
- 02. 기계 학습 개요
- 03. 영상처리 개요
- 04. 머신러닝 시스템의 종류
- 05. 머신 러닝의 주요 도전 과제
- 06. 회귀 기반 머신러닝 기초
- 07. 회귀 기반 머신러닝 기초 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화
- 08. 머신러닝을 위한 회귀 개념 및 수학 기초
- 09. 머신러닝을 위한 기초
- 10. 수치 예측 머신러닝 시각화
- 11. 기계학습을 위한 회귀 최종정리와 비정형 데이터마이닝 실전
- 12. 확률과 베이즈통계학 정리
- 참고사항
- - 수강 기간 중 언제든지 반복 수강이 가능합니다.
- - 수강 여부 : 해당 차시의 80%를 수강하면 (회색) 배경으로 표시됩니다.
- - 수강 신청 완료 후 수강할 수 있습니다.
- - 즐겨찾기 한 강좌는 MY Class에서 확인할 수 있습니다.
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- 02. 다차원 특징 공간, 간단한 기계학습 예제 [62:40]
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- 04. 머신러닝 시스템의 종류 [59:38]
- 05. 머신 러닝의 주요 도전 과제 [57:21]
- 06. 회귀 기반 머신러닝 기초 [50:07]
- 07. 회귀 기반 머신러닝 기초 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화 [98:59]
- 08. 머신러닝을 위한 회귀 개념 및 수학 기초 [47:22]
- 09. 머신러닝을 위한 기초 [45:40]
- 10. 수치 예측 머신러닝 시각화 [19:54]
- 11. 기계학습을 위한 회귀 최종정리와 비정형 데이터마이닝 실전 [99:25]
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