문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
지도 학습: 분류 및 회귀
- Python으로 기계 학습: scikit-learn API 입문
- 선형 및 로지스틱 회귀
- 서포트 벡터 머신(SVM)
- 신경망
- 랜덤 포레스트
- scikit-learn을 사용한 끝-to-끝(end-to-end) 지도 학습 파이프라인 설정
- 데이터 파일 처리
- 누락된 값 보간(imputation)
- 범주형 변수 처리
- 데이터 시각화
AI 애플리케이션을 위한 Python 프레임워크:
- TensorFlow, Theano, Caffe 및 Keras
- Apache Spark를 통한 대규모 AI: MLlib
고급 신경망 아키텍처
- 이미지 분석을 위한 컨볼루션 신경망(CNN)
- 시간 구조 데이터를 위한 순환 신경망(RNN)
- 장단기 기억 셀(LSTM)
비지도 학습: 클러스터링 및 이상치 탐지
- scikit-learn으로 주성분 분석(PCA) 구현
- Keras로 오토인코더 구현
AI가 해결할 수 있는 문제의 실용적 사례 (Jupyter 노트북을 이용한 실습), 예시
- 이미지 분석
- 주가와 같은 복잡한 금융 시계열 예측,
- 복잡한 패턴 인식
- 자연어 처리(NLP)
- 추천 시스템
AI 방법론의 한계 이해: 실패 모드, 비용 및 일반적 어려움
- 과적합(Overfitting)
- 편향-분산 트레이드오프(Bias/Variance Trade-off)
- 관찰 데이터의 편향
- 신경망 중독(Neural Network Poisoning)
적용 프로젝트 작업 (선택)
요건
이 과정을 수료하기 위해 별도의 특정 요구 사항이 없습니다.
28 시간
회원 평가 (2)
실제 회사 데이터를 사용했습니다. 트레이너는 수강생들이 참여하고 경쟁하도록 하는 매우 좋은 접근 방식을 가졌습니다.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
코스 - Applied AI from Scratch in Python
기계 번역됨
트레이너는 해당 분야의 전문가였으며 이론을 실제 적용과 우수하게 연관시켰습니다.
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
코스 - Applied AI from Scratch in Python
기계 번역됨
