[신규] 비전공자를 위한 머신러닝 입문 클래스 (주1회 오후반)
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▶ 과정 안내
오늘 배울 머신러닝을
내일로 미루지 마세요!
인공지능분야에서 대한민국 인재상을 수상한 강사님이 하나하나 지도해주는 과외식 그룹스터디 방식으로, 수강생 단 한명도 절대 낙오되지 않도록 1:1 멘토가 되어드립니다. 머(신러닝)알못이라도 수강 후 머신러닝에 대한 실무 적용에 대한 인사이트를 얻어 가실 수 있습니다.
강의는 Python 실습으로 진행됩니다. 하지만 Phyhon에 대해 잘 모르는 분이라도 수월하게 강의를 따라오실 수 있도록 Python 기본 내용도 알려드립니다.
▶ 상세 안내
PART1. 머신러닝 개념 및 머신러닝을 위한 PYTHON 기능
1장 | 머신러닝 핵심 개념 정리
머신러닝에 입문하기 위해 반드시 알아야 할 핵심적인 개념을 명확하게 정리해드립니다.
- Introduction
- Hyperthesis & Cost
- Gradient Descent
- Optimization
- Regularization
- Cross Validatio
2장 | 머신러닝을 위한 Python 핵심 기능 정리
머신러닝 모델을 구현하기에 가장 적합한 언어인 Python에 대해 핵심 기능을 위주로 설명드립니다. 그동안 강의 경험과 피드백을 바탕으로, 가장 빠른 시간 안에 머신러닝을 위한 Python 핵심 기능을 가장 효율적으로 정리할 수 있도록 도와드립니다.
- Python 기본 기능
- Python 핵심 기능
- 머신러닝을 위한 Python 핵심기능 정리
PART 2. PYTHON실습을 통해 익히는 머신러닝
3장 | 머신러닝의 기본 모델
머신러닝 모델을 구현하기에 가장 적합한 언어인 Python에 대해 핵심 기능을 위주로 설명드립니다. 그동안 강의 경험과 피드백을 바탕으로, 가장 빠른 시간 안에 머신러닝을 위한 Python 핵심 기능을 가장 효율적으로 정리할 수 있도록 도와드립니다.
- Linear Regression
- Logistic Regression
4장 | 머신러닝의 핵심 기술, Neural Networks 학습
최근 머신러닝 핵심 기술의 근간이 되는 Neural Networks에 대해 명확하게 이해하고, 파이썬을 이용해 직접 구현해봅니다. 다양한 예제를 통해 정확하게 구현할 수 있도록 만들어줍니다.
- Neural Networks 이론 이해
- Neural Network 파이썬 실습
5장 | 실무에서 사용하는 핵심 머신러닝 모델 학습
실무에서 주로 쓰이는 핵심적인 머신러닝 모델들에 대해 명확하게 이해하고, 파이썬을 이용해 직접 구현해봅니다. 다양한 예제를 통해 정확하게 구현할 수 있도록 만들어줍니다.
- Support Vector Machine
- Clustering
- Dimensionality Reduction
▶ 수강 대상
이제 개발자가 아닌 분들도 기계학습(Machine Learning)에 대한 이해가 꼭 필요한 시대가 도래했습니다. 다양한 분야에서 급격한 변화를 가져올 머신러닝을 지금 배워보세요!
▶ 강의교수님: 이원재 교수
수강생 단 한 명도 절대 낙오되지 않도록
1:1 멘토가 되어드립니다!
이원재 강의교수님은 현재 성균관대학교 빅데이터 연구실에서 2년째 연구활동을 해오고 있습니다. 또한, 데이터 분석 교육 스타트업 알디노 대표이자, (주)제이디소프트 선임연구원으로서 머신러닝 개발을 담당하고 있습니다.
또한 포항공대, 성균관대학교, 성신여대, KDB 등 많은 기관에서 머신러닝과 사물인터넷 강의를 해오고 있습니다.
▶ 강의일정
기간 : 2018년 5월 10일 (금) ~ 6월 7일 (목) 주 1회, 총 5회 수업
시간 : 매주 목 오후 14:00 - 17:00 / 일 3시간, 총 15시간
▶ 강의장소
서울특별시 강남구 삼성동 35-15 나라빌딩 1층
인사이트 캠퍼스 제1강의장 *선정릉역(9호선/분당선) 2번출구 3분거리
▶ 준비물
개인 노트북 지참/교재 제공
* 4/26 (목)까지 20% 할인 중 / 5/3 (목)까지 10% 할인 중
* 대학(원)생 및 단체 추가 할인 가능
* 카드 결제 최대 6개월 무이자 할부 가능
* 세금계산서 발행 가능
수강신청 하러가기
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https://insightcampus.co.kr/shop/06-18cr05/
