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누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석

누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석

누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (1-13주차) 총 41개 동영상 강의
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강사 윤종완 교수 (한양대학교 지능형로봇학과)
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번호 강의명 강의시간 조회수 재생
1
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (0주차) 강의소개(3:38)

주차별학습목표 : 강의소개
학습내용 : 강의 전반에 대한 소개

 3:38 24
2
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (1주차) 머신러닝 개념(16:19)

주차별학습목표 : 머신러닝에 대한 전반적인 이해
학습내용 : 머신러닝 개요

 16:19 12
3
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (1주차) 머신러닝 개념(15:13)

주차별학습목표 : 머신러닝에 대한 전반적인 이해
학습내용 : 머신러닝의 기초

 15:13 6
4
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (1주차) 머신러닝 개념(15:31)

주차별학습목표 : 머신러닝에 대한 전반적인 이해
학습내용 : 프로그래밍이란?

 15:31 5
5
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (2주차) 파이썬 기초-1(15:57)

주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-1
학습내용 : 실습 환경 소개

 15:57 7
6
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (2주차) 파이썬 기초-1(16:07)

주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-1
학습내용 : 연산자와 변수

 16:07 6
7
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (2주차) 파이썬 기초-1(15:31)

주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-1
학습내용 : 자료형

 15:31 6
8
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (3주차) 파이썬 기초-2(16:30)

주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-2
학습내용 : 조건문

 16:30 7
9
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (3주차) 파이썬 기초-2(16:37)

주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-2
학습내용 : 나열형 자료형

 16:37 8
10
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (3주차) 파이썬 기초-2(17:39)

주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-2
학습내용 : 반복문

 17:39 6
11
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (3주차) 파이썬 기초-2(19:11)

주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-2
학습내용 : 함수

 19:11 9
12
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (4주차) 파이썬 모듈(17:48)

주차별학습목표 : 실습에 사용될 파이썬 모듈을 학습한다.
학습내용 : 자료 정리와 시각화

 17:48 9
13
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (4주차) 파이썬 모듈(18:34)

주차별학습목표 : 실습에 사용될 파이썬 모듈을 학습한다.
학습내용 : Numpy (1)

 18:34 3
14
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (4주차) 파이썬 모듈(16:09)

주차별학습목표 : 실습에 사용될 파이썬 모듈을 학습한다.
학습내용 : Numpy (2)

 16:09 4
15
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (5주차) 머신러닝의 시작(15:44)

주차별학습목표 : 결정나무를 이용한 아이리스 꽃 분류 학습
학습내용 : 머신러닝의 기본 원리

 15:44 7
16
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (5주차) 머신러닝의 시작(18:10)

주차별학습목표 : 결정나무를 이용한 아이리스 꽃 분류 학습
학습내용 : 결정나무로 학습해보기

 18:10 11
17
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (5주차) 머신러닝의 시작(17:25)

주차별학습목표 : 결정나무를 이용한 아이리스 꽃 분류 학습
학습내용 : 결정나무 시각화

 17:25 10
18
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (6주차) 회귀 기법 사용해보기(16:40)

주차별학습목표 : 회귀 분석을 통한 보스톤 집값 예측
학습내용 : 선형회귀

 16:40 7
19
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (6주차) 회귀 기법 사용해보기(15:15)

주차별학습목표 : 회귀 분석을 통한 보스톤 집값 예측
학습내용 : 경사하강법

 15:15 6
20
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (6주차) 회귀 기법 사용해보기(16:45)

주차별학습목표 : 회귀 분석을 통한 보스톤 집값 예측
학습내용 : 집값 예측해보기

 16:45 9
21
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (7주차) 분류 기법 사용해보기(15:00)

주차별학습목표 : 분류를 이용한 와인 분류
학습내용 : 분류

 15:00 9
22
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (7주차) 분류 기법 사용해보기(15:50)

주차별학습목표 : 분류를 이용한 와인 분류
학습내용 : 와인 데이터 분류해보기

 15:50 7
23
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (7주차) 분류 기법 사용해보기(15:53)

주차별학습목표 : 분류를 이용한 와인 분류
학습내용 : 특성 간의 차이 줄여보기

 15:53 12
24
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (8주차) 실제 사건의 생존자 분석하기(15:07)

주차별학습목표 : 로지스틱 회귀를 이용한 타이타닉 생존자 예측
학습내용 : 로지스틱 회귀

 15:07 13
25
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (8주차) 실제 사건의 생존자 분석하기(16:49)

주차별학습목표 : 로지스틱 회귀를 이용한 타이타닉 생존자 예측
학습내용 : 데이터에서 의미 찾기

 16:49 9
26
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (8주차) 실제 사건의 생존자 분석하기(16:07)

주차별학습목표 : 로지스틱 회귀를 이용한 타이타닉 생존자 예측
학습내용 : 생존확률 예측해 보기

 16:07 4
27
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (9주차) 분석 결과의 검증과 평가(16:31)

주차별학습목표 : 검증을 통한 분류 모델 평가
학습내용 : 검증

 16:31 2
28
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (9주차) 분석 결과의 검증과 평가(16:20)

주차별학습목표 : 검증을 통한 분류 모델 평가
학습내용 : 성능 평가(1)

 16:20 2
29
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (9주차) 분석 결과의 검증과 평가(16:36)

주차별학습목표 : 검증을 통한 분류 모델 평가
학습내용 : 성능 평가(2)

 16:36 3
30
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (10주차) 앙상블 학습과 학습 성능 향상(16:00)

주차별학습목표 : 앙상블 학습의 원리 이해 / 하이퍼 파라미터 튜닝
학습내용 : 앙상블 학습

 16:00 6
31
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (10주차) 앙상블 학습과 학습 성능 향상(15:16)

주차별학습목표 : 앙상블 학습의 원리 이해 / 하이퍼 파라미터 튜닝
학습내용 : 하이퍼 파라미터 튜닝 / 금융 데이터 실습 (1)

 15:16 4
32
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (10주차) 앙상블 학습과 학습 성능 향상(15:08)

주차별학습목표 : 앙상블 학습의 원리 이해 / 하이퍼 파라미터 튜닝
학습내용 : 금융 데이터 실습 (2)

 15:08 3
33
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (11주차) 머신러닝 실습(15:29)

주차별학습목표 : 의료/사람 행동 데이터 실습
학습내용 : 인디언 당뇨병 예측

 15:29 3
34
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (11주차) 머신러닝 실습(15:01)

주차별학습목표 : 의료/사람 행동 데이터 실습
학습내용 : 사람 행동 예측 실습 (1)

 15:01 6
35
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (11주차) 머신러닝 실습(16:27)

주차별학습목표 : 의료/사람 행동 데이터 실습
학습내용 : 사람 행동 예측 실습 (2)

 16:27 3
36
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (12주차) 신경망과 딥러닝(15:17)

주차별학습목표 : 신경망과 딥러닝의 원리 학습 및 실습
학습내용 : 딥러닝 개요

 15:17 3
37
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (12주차) 신경망과 딥러닝(17:13)

주차별학습목표 : 신경망과 딥러닝의 원리 학습 및 실습
학습내용 : 신경망이란?

 17:13 3
38
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (12주차) 신경망과 딥러닝(16:08)

주차별학습목표 : 신경망과 딥러닝의 원리 학습 및 실습
학습내용 : 신경망에서 딥러닝으로

16:08 2
39
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (13주차) 이미지 데이터 딥러닝(15:06)

주차별학습목표 : 이미지 데이터의 딥러닝 방법 학습
학습내용 : 이미지 데이터 개요

 15:06 5
40
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (13주차) 이미지 데이터 딥러닝(16:08)

주차별학습목표 : 이미지 데이터의 딥러닝 방법 학습
학습내용 : 이미지 데이터의 딥러닝

 16:08 4
41
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (13주차) 이미지 데이터 딥러닝(15:33)

주차별학습목표 : 이미지 데이터의 딥러닝 방법 학습
학습내용 : 합성곱 신경망

 15:33 5

수업 목표

본 수업은 인공지능의 핵심기술 중 하나인 머신러닝을 누구나 쉽게 이해하고 이를 바탕으로 실제 데이터를 활용한 실습을 진행하여 머신러닝을 이용한 실용적인 데이터 분석 능력 함양을 목표로 한다.



교수자 : 윤종완 교수

2017~2019: 한양대학교 로봇공학과 산학협력중점교수

2019~2022: 한양대학교 로봇공학과 연구교수
2022~ : 한양대학교 지능형로봇학과 조교수