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[IT전문가 시즌 I] 기계학습, 인공지능, 확률 통계
IT전문가과정 (특강) 시즌 I
[IT전문가 시즌 I] 기계학습, 인공지능, 확률 통계
강의구성 10차시
수강기간 7일
75% 할인!!
100,000원
25,000원

강의소개 ITPE 서비스를 통해 오프라인/온라인 국내 1위 교육 서비스들입니다. 각 동영상, 오프라인 강의품질을 보증합니다.

강의소개

1. 최근에 많이 나오는 기계학습, 인공지능, 확률, 통계 도메인을 마스터하는 과정입니다.

2. 위 도메인의 전공인 이훈석기술사님의 강의입니다.(기본필수반 1등)

3. 최근 시험에 나오는 토픽 중심으로 진행하며, 나머지는 그것을 잘 이해하기 위한 내용들입니다.

 

Chapter 1.기계학습 (Machine Learning)의 개요
1. 학습의 개념
2. 기계학습의 기본요소

Chapter 2. 기초 통계
1. 통계 파라미터
2. 확률이론
3. 베이즈 정리
4. 확률밀도추정

Chapter 3.최적화 방법 (Optimizaiton Method)
1. 최적화 개요
2. Gradient descent
3. Newton

Chapter 4.군집화 (Clustering)
1. k-means
2. EM Clustering
3. Dendrogram Clustering


Chapter 5.회귀분석
1. 다변량 회귀분석
2. 로지스틱 회귀분석


Chapter 6.특징 추출
1. 특징추출 개요
2. PCA
3. LDA
4. ICA


Chapter 7.분류기 (Classifier)
1. Naive Bayesian Classification
2. K-NN Classifier
3. MLP (Multi Layer Perceptron or ANN)
4. SVM (Support Vector Machine)

Chapter 8.Deep Learning
1. DBN (Deep Belief Network)
2. CNN (Convolutional Neural Network)
3. RNN (Recurrent Neural Network)


Chapter 9.Machine learning platform
1. Theano
2. TensorFlow
3. caffe / Torch


Chapter 10. AlphaGo

학습 목표

1. 최근에 출제가 많이 될 수 있는 차별화 할 수 있는 도메인입니다.

2. 공부를 심화로 안하면, 겉으로 작성하는 답안지 수준이 됩니다. 내재화 및 이해중심으로 접근하세요.

커리큘럼 이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다.

1차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (1) 44분
2차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (2) 18분
3차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (3) 17분
4차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (4) 19분
5차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (5) 21분
6차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (6) 40분
7차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (7) 37분
8차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (8) 24분
9차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (9) 12분
10차시 기계학습, 인공지능, 확률 통계 (10) 15분