오마이스쿨

학습개요

머신러닝 개념의 자세한 설명을 하며, 실제 프로그램 코드를 통한 학습을 제공합니다.

1. 머신러닝 초급자를 위한 AI, 머신러닝, 딥러닝의 주요 개념과 구조 설명

- 머신러닝입문자들을 위해서 AI(Artificial Intelligence), Machine Learning, Deep Learning의 주요 개념과 구조를 이해하기 쉽게 설명합니다.

2. 머신러닝(Machine Learning) 프로그램 코드를 통한 학습

- 현업에서 활용 가능한 실제 머신러닝 프로그램 코드를 통해서 프로그램 구조와 기법에 대한 자세한 설명합니다.

- 강의에서 설명한 머신러닝 프로그램 코드는 학습자가 GitHub를 통해서 직접 다운로드 가능합니다.

학습대상

SW 개발자, 시스템 엔지니어

학습목표

AI, 머신러닝, 딥러닝 주요 개념과 구조를 이해하여 설명할 수 있으며 머신러닝의 활용 사례 학습을 통해서 현업에 활용할 수 있도록 합니다.

LIST
단원	강의명	시간
1강	머신러닝 기초 개념 & Google Colab 소개	37분
2강	머신러닝을 위한 넘파이(Numpy) & 판다스(Pandas)	40분
3강	scikit-learn 기초	27분
4강	분류(Classification)와 회귀(Regression)	31분
5강	Kaggle 소개 & 타이타닉 생존자 예측 해보기	26분
6강	Regression을 위한 알고리즘	26분
7강	Classification을 위한 알고리즘	23분
8강	머신러닝 성능 향상을 위한 기법들	21분

양진호

AI School 대표 양진호 강사입니다.

학력

서울대학교 인공지능 및 컴퓨터 비전 연구실 석사

주요 경력 및 강의

인프런 [TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문] 강의

패스트캠퍼스 [TensorFlow로 배우는 강화학습 CAMP] 강의

패스트캠퍼스 [딥러닝-영상인식 CAMP] 강의

S전자 컴퓨터 비전 관련 프로젝트 수행

외 다수의 강의

강좌