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EDU

머신러닝 프로그래밍

본 교육은 인공지능 및 머신러닝 입문자를 위한 교육입니다.

1. 머신러닝이란?

머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로서, 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 학습하고 예측하는 능력을 개발하는 과학입니다. 데이터를 통해 학습하고, 이를 바탕으로 패턴을 인식하고 의사결정을 하는 것이 핵심입니다. 머신러닝은 의료, 금융, 소매, 교통 등 다양한 산업에서 응용되며 현대 기술의 중요한 부분을 차지하고 있습니다.

 

2. 강의 소개

이 강의는 머신러닝의 기본 원리부터 고급 기술까지, 이론과 실습을 병행하며 체계적으로 학습하는 과정입니다. 파이썬과 주요 라이브러리를 활용하여 실제 문제 해결에 필요한 머신러닝 기술을 배우고, 다양한 알고리즘과 모델의 이해를 통해 실질적인 머신러닝 역량을 갖추게 됩니다.

 

3. 이런걸 배워요

  • 머신러닝의 기본 개념 및 원리 이해
  • 파이썬과 주요 머신러닝 라이브러리 활용
  • 실제 데이터를 사용한 모델 구축 및 평가
  • 다양한 머신러닝 알고리즘 실습과 이해
  • 실무적 문제 해결을 위한 전략과 기법 습득

 

4. 강의 내용

  • 파이썬 및 라이브러리: 파이썬 기초, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 사용법
  • 머신러닝 개요: 머신러닝의 주요 개념, 문제 정의, 데이터의 역할
  • 분류와 회귀: 데이터 분류, 예측 모델 개발, 회귀 분석
  • 모델 훈련: 데이터 학습 방법, 오버피팅과 언더피팅 이해
  • SVM과 결정 트리: 서포트 벡터 머신, 결정 트리 알고리즘
  • 앙상블 학습: 랜덤 포레스트, 부스팅, 배깅
  • 차원 축소: 피처 선택, 주성분 분석(PCA)
  • 비지도 학습: 군집화, 연관 규칙 학습

 

5. 수강 대상

  • 머신러닝에 대한 기본적인 이해를 가진 분들
  • 데이터 과학 및 AI 분야에 관심 있는 학생이나 전문가
  • 실무에서 머신러닝을 적용하고자 하는 개발자 및 분석가
  • AI와 머신러닝 기술을 배우고자 하는 모든 분야의 전문가

 

이 강의는 머신러닝의 기초부터 고급 알고리즘까지 이해하고, 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 능력을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 데이터 과학과 인공지능에 관심 있는 모든 이들에게 적합한 과정입니다.

 

 


 

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  • 실질적인 결과 중심: 실제 업무에 적용 가능한 지식과 기술 습득에 중점을 둡니다.

문의 및 상담 방법:

  • 이메일 문의: edu@ai-castle.com
  • 전화 문의: 031-307-2929

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