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[HD]Data Scientist(데이터 사이언티스트) 전문가 과정 (2022) Part.5 인공지능기반 데이터분석 1
| 담당강사 | 김동식 | 강의구성 | 총 12차시 |
|---|---|---|---|
| 수강기간 | 30일 | 제작연도 | 2022년 |
| 결제하기 | 증빙서류 | 수료증 | |
| 교안/예제 |
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참고사항
| 강의 목차 | 강의 제목 | 수강 여부 |
|---|---|---|
| 1 | 기계 학습 개요 [59:37] | |
| 2 | 다차원 특징 공간, 간단한 기계학습 예제 [62:40] | |
| 3 | 영상처리 개요 [55:05] | |
| 4 | 머신러닝 시스템의 종류 [59:38] | |
| 5 | 머신 러닝의 주요 도전 과제 [57:21] | |
| 6 | 회귀 기반 머신러닝 기초 [50:07] | |
| 7 | 회귀 기반 머신러닝 기초 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화 [98:59] | |
| 8 | 머신러닝을 위한 회귀 개념 및 수학 기초 [47:22] | |
| 9 | 머신러닝을 위한 기초 [45:40] | |
| 10 | 수치 예측 머신러닝 시각화 [19:54] | |
| 11 | 기계학습을 위한 회귀 최종정리와 비정형 데이터마이닝 실전 [99:25] | |
| 12 | 확률과 베이즈통계학 정리 [29:38] |
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