[HD]중급개발자를 위한 인공지능 기반 데이터분석 및 컴퓨터비전 기술 (ADP시험대비) Part.3

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로지스틱 회귀, KNN, 분류 모델 평가, 텐서플로와 딥러닝 기초를 학습합니다.

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학습방법 : HTML5 ( PC

, 스마트폰, 타블렛

)

학습차시 : 11차시

학습시간 : 9시간

학습시간 : 9시간 11차시

난이도 : 입문

강의목표

· 기계 학습의 개념 및 특징 공간, 데이터의 중요성을 설명한다.· 영상 처리 기초와 머신러닝의 주요 도전 과제를 설명한다.· 머신러닝 분류와 예측 알고리즘을 설명한다.· 이미지 및 텍스트 처리를 위한 딥러닝 알고리즘을 설명한다.

강의소개

· 현직 데이터사이언티스트 전문가가 전하는 AI 개발 및 분석 실무 노하우 및 체계적인 교육· 회사내에서 머신러닝 및 딥러닝 개발 및 분석 업무로 보직 변경을 하고자 하는 분을 위한 교육· 다양한 머신러닝 이론과 실습을 동시에 배우는 최적의 코스

학습대상

데이터분석 관련 분야 취업 및 ADP 자격 취득

수료기준

필수평가 : 진도 (80% 이상)

총점 80 점 이상시 수료

학습목차

[HD]중급개발자를 위한 인공지능 기반 데이터분석 및 컴퓨터비전 기술 (ADP시험대비) Part.3: 1. 로지스틱 회귀
48 분; 2. KNN
110 분; 3. 모델 진단(rmse)
49 분; 4. CI
27 분; 5. 의사 결정 나무
49 분; 6. 분류모델 평가1
44 분; 7. 분류모델 평가2
24 분; 8. 분류모델 평가3
17 분; 9. 텐서플로 설치
36 분; 10. 다층퍼셉트론
56 분; 11. 활성화 함수
67 분

로지스틱 회귀, KNN, 분류 모델 평가, 텐서플로와 딥러닝 기초를 학습합니다.