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누구나 할 수 있는 AI 머신 러닝
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1. 인공지능 및 머신러닝 개요
1-1 인공지능 개요
1-1 인공지능 개요
시청
1-2 머신러닝 개요
1-2 머신러닝 개요
시청
1-3 머신러닝과 딥러닝
1-3 머신러닝과 딥러닝
시청
2. 구글티처블머신(TM)을 이용한 머신러닝 경험하기
2-1 티처블머신 소개 및 마스크 얼굴 인식 만들기
2-1 티처블머신 소개 및 마스크 얼굴 인식 만들기
시청
2-2 스마트폰에서 이미지 식별 서비스 만들기
2-2 스마트폰에서 이미지 식별 서비스 만들기
시청
2-3 스마트홈을 위한 음성인식 서비스 만들기
2-3 스마트홈을 위한 음성인식 서비스 만들기
시청
3. 머신러닝포키즈(ML4K)를 이용한 머신러닝 경험하기
3-1 ML4K 소개 및 텍스트 인식 만들기
3-1 ML4K 소개 및 텍스트 인식 만들기
시청
3-2 코로나 의심환자 판별을 위한 숫자 인식 만들기
3-2 코로나 의심환자 판별을 위한 숫자 인식 만들기
시청
3-3 국기 식별을 위한 이미지 인식 만들기
3-3 국기 식별을 위한 이미지 인식 만들기
시청
4. 프로그래밍 이해와 블록 코딩하기
4-1 프로그래밍 기초 및 블록 코딩 도구 이해
4-1 프로그래밍 기초 및 블록 코딩 도구 이해
시청
4-2 블록 코딩 기초
4-2 블록 코딩 기초
시청
4-3 프로그램 로직 기초
4-3 프로그램 로직 기초
시청
4-4 함수 이용하기
4-4 함수 이용하기
시청
5. 데이터 분석하기
5-1 넘파이를 이용한 데이터 처리
5-1 넘파이를 이용한 데이터 처리
시청
5-2 csv 파일 데이터 처리
5-2 csv 파일 데이터 처리
시청
5-3 판다스를 이용한 데이터 분석
5-3 판다스를 이용한 데이터 분석
시청
6. 미래 예측을 위한 단순 선형회귀 만들기
6-1 선형회귀 이론 및 기초
6-1 선형회귀 이론 및 기초
시청
6-2 라이브러리를 이용한 단순 선형회귀 구현
6-2 라이브러리를 이용한 단순 선형회귀 구현
시청
6-3 넘파이를 이용한 선형회귀 알고리즘 구현
6-3 넘파이를 이용한 선형회귀 알고리즘 구현
시청
7. 미래 예측을 위한 다중 선형회귀 만들기
7-1 다중 선형회귀 이론 및 기초
7-1 다중 선형회귀 이론 및 기초
시청
7-2 자동차 연비 데이터 분석
7-2 자동차 연비 데이터 분석
시청
7-3 자동차 연비 예측 구현 및 평가
7-3 자동차 연비 예측 구현 및 평가
시청
9. 단순 분류 만들기
9-1 분류 이론 및 로지스틱 회귀
9-1 분류 이론 및 로지스틱 회귀
시청
9-2 라이브러리를 이용한 분류 구현
9-2 라이브러리를 이용한 분류 구현
시청
9-3 넘파이를 이용한 분류 알고리즘 구현
9-3 넘파이를 이용한 분류 알고리즘 구현
시청
10. 다중 분류 만들기
10-1 다중 분류 이론 및 기초
10-1 다중 분류 이론 및 기초
시청
10-2 꽃 다중 분류를 위한 데이터 분석
10-2 꽃 다중 분류를 위한 데이터 분석
시청
10-3 꽃 다중 분류 구현 및 평가
10-3 꽃 다중 분류 구현 및 평가
시청
11. 군집화 만들기
11-1 군집화 이론 및 균일분포 군집화
11-1 군집화 이론 및 균일분포 군집화
시청
11-2 무작위 데이터셋을 이용한 군집화
11-2 무작위 데이터셋을 이용한 군집화
시청
11-3 꽃 데이터 군집화 구현
11-3 꽃 데이터 군집화 구현
시청
12. 이상 감지 서비스 만들기
12-1 이상감지 이론 및 기초
12-1 이상감지 이론 및 기초
시청
12-2 꽃 데이터 이상감지 구현
12-2 꽃 데이터 이상감지 구현
시청
12-3 카드 거래 이상감지 구현
12-3 카드 거래 이상감지 구현
시청
13. 다층퍼셉트론 기초
13-1 퍼셉트론 이론
13-1 퍼셉트론 이론
시청
13-2 넘파이와 라이브러리 이용한 퍼셉트론 구현
13-2 넘파이와 라이브러리 이용한 퍼셉트론 구현
시청
13-3 넘파이를 이용한 다층퍼셉트론 구현
13-3 넘파이를 이용한 다층퍼셉트론 구현
시청
14. 다층퍼셉트론 응용
14-1 와인 분류하기
14-1 와인 분류하기
시청
14-2 주택 가격 예측하기
14-2 주택 가격 예측하기
시청
14-3 자동차 연비 예측 및 분류하기
14-3 자동차 연비 예측 및 분류하기
시청