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Course Curriculum

머신러닝_권건우
이 강좌는 머신러닝의 기초부터 실전까지 체계적으로 학습할 수 있는 기회를 제공합니다. 머신러닝은 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 예측 모델을 구축하는 기술로, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 본 강좌에서는 머신러닝의 핵심 개념과 이론을 소개하고, 이를 실제 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 실습을 통해 배울 수 있습니다.

  • 01_빅데이터 분석의 시대
    30:13
  • 02_머신러닝의 재발견
    27:04
  • 03_머신러닝의 활용
    30:37
  • 04_머신러닝의 분류
    38:36
  • 05_머신러닝과 데이터셋
    28:22
  • 06_머신러닝의 실습
    25:05
  • 07_서포트벡터머신의 등장배경
    24:02
  • 08_서포트벡터머신의 이론
    35:33
  • 09_서포트벡터머신의 실습
    40:05
  • 10_K-Means의 등장배경
    26:59
  • 11_K-Means의 이론
    23:48
  • 12_K-Means의 실습
    27:19
  • 13_K-NN의 등장배경
    18:09
  • 14_K-NN의 이론
    28:38
  • 15_K-NN의 실습
    23:01
  • 16_의사결정나무의 배경
    35:19
  • 17_의사결정나무의 이론
    27:52
  • 18_의사결정나무의 실습
    21:14
  • 19_나이브 베이즈의 배경
    26:15
  • 20_나이브 베이즈의 이론
    34:04
  • 21_나이브 베이즈 실습
    17:21
  • 22_회귀분석의 배경
    35:03
  • 23_회귀분석의 이론
    47:37
  • 24_회귀분석의 실습
    34:46
  • 25_연관성 분석의 배경
    29:40
  • 26_연관성 분석(장바구니 분석)이론
    31:18
  • 27_연관성 분석 실습
    20:08
  • 28_주성분 분석
    32:51
  • 29_머신러닝의 성능측정 _01
    31:18
  • 30_머신러닝의 성능측정_02
    30:08

이미지 생성 모델 GAN & VAE의 원리와 활용 실습_강승우
이 강좌는 이미지 생성 모델인 GAN(Generative Adversarial Network)과 VAE(Variational Autoencoder)에 대해 쉽게 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 인공지능(AI) 기술의 발전으로, GAN과 VAE는 현재 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있는 최신 기술입니다. 예를 들어, GAN은 가짜 이미지를 진짜처럼 만들어내는 기술로 유명하고, VAE는 데이터를 압축하고 새로운 이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 이 강좌에서는 그 원리와 실제 활용법을 체험하면서, 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다. 강좌 목표 GAN & VAE의 기초 이해 GAN과 VAE가 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 기본적인 원리를 설명합니다. GAN은 두 신경망이 서로 경쟁하는 방식으로 학습하고, VAE는 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 변환하여 새로운 데이터를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이 두 모델이 어떻게 서로 다른 방식으로 이미지를 만들어내는지 차근차근 배워보겠습니다. 실습을 통한 이해 증진 단순히 이론을 배우는 것에 그치지 않고, 실제로 코드와 함께 실습을 진행합니다. 간단한 이미지 생성 프로젝트를 통해 GAN과 VAE가 실제로 어떻게 이미지 데이터를 생성하는지 직접 확인해볼 수 있습니다. 이를 통해 AI가 어떻게 창의적인 작업을 수행하는지, 그리고 그 가능성을 이해하게 됩니다. 실제 활용 사례 학습 GAN과 VAE는 단순히 이론적 기술에 그치지 않고, 실제 산업에서 어떻게 활용되는지 배웁니다. 예를 들어, GAN은 가짜 이미지를 생성해 가짜 뉴스나 얼굴 합성에 사용되기도 하고, VAE는 의료 영상 분석이나 패션 디자인 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이러한 실제 사례를 통해 이 기술들이 어떻게 발전하고 있는지, 또한 우리가 어떤 방식으로 이를 활용할 수 있는지 알게 됩니다. 대상 및 필요 조건 이 강좌는 AI나 머신러닝에 대한 전문 지식이 없는 사람들을 대상으로 합니다. 대학생, 사회 초년생, 혹은 AI 기술에 관심 있는 일반인 모두 수강 가능합니다. 컴퓨터를 사용할 수 있는 기본적인 수준의 IT 지식만 있으면 누구나 수강할 수 있습니다. 강좌의 장점 쉬운 이해: 전문 용어나 수학적 설명 없이, 직관적으로 이해할 수 있도록 설명합니다. 실습 중심: 이론을 배운 후 바로 실습을 진행하며, 실용적인 경험을 쌓을 수 있습니다. 활용 가능성: 일상생활이나 직무에 바로 적용할 수 있는 AI 기술을 배울 수 있습니다. 이 강좌를 통해 GAN과 VAE의 원리와 실제 활용법을 쉽게 배우고, AI 기술의 미래를 이해하는 데 중요한 첫 걸음을 내디딜 수 있습니다. AI의 흥미로운 세계에 한 발짝 더 가까워질 수 있는 기회를 놓치지 마세요!

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