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누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (1-13주차) 총 41개 동영상 강의
| 강사 | 윤종완 교수 (한양대학교 지능형로봇학과) |
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수강신청- 강의목록
- 강의소개
| 번호 | 강의명 | 강의시간 | 조회수 | 재생 |
|---|---|---|---|---|
| 1 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (0주차) 강의소개(3:38)주차별학습목표 : 강의소개 |
3:38 | 8 | |
| 2 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (1주차) 머신러닝 개념(16:19)주차별학습목표 : 머신러닝에 대한 전반적인 이해 |
16:19 | 5 | |
| 3 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (1주차) 머신러닝 개념(15:13)주차별학습목표 : 머신러닝에 대한 전반적인 이해 |
15:13 | 5 | |
| 4 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (1주차) 머신러닝 개념(15:31)주차별학습목표 : 머신러닝에 대한 전반적인 이해 |
15:31 | 4 | |
| 5 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (2주차) 파이썬 기초-1(15:57)주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-1 |
15:57 | 6 | |
| 6 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (2주차) 파이썬 기초-1(16:07)주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-1 |
16:07 | 5 | |
| 7 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (2주차) 파이썬 기초-1(15:31)주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-1 |
15:31 | 4 | |
| 8 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (3주차) 파이썬 기초-2(16:30)주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-2 |
16:30 | 5 | |
| 9 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (3주차) 파이썬 기초-2(16:37)주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-2 |
16:37 | 4 | |
| 10 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (3주차) 파이썬 기초-2(17:39)주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-2 |
17:39 | 6 | |
| 11 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (3주차) 파이썬 기초-2(19:11)주차별학습목표 : 파이썬 문법 리뷰-2 |
19:11 | 7 | |
| 12 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (4주차) 파이썬 모듈(17:48)주차별학습목표 : 실습에 사용될 파이썬 모듈을 학습한다. |
17:48 | 7 | |
| 13 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (4주차) 파이썬 모듈(18:34)주차별학습목표 : 실습에 사용될 파이썬 모듈을 학습한다. |
18:34 | 3 | |
| 14 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (4주차) 파이썬 모듈(16:09)주차별학습목표 : 실습에 사용될 파이썬 모듈을 학습한다. |
16:09 | 4 | |
| 15 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (5주차) 머신러닝의 시작(15:44)주차별학습목표 : 결정나무를 이용한 아이리스 꽃 분류 학습 |
15:44 | 5 | |
| 16 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (5주차) 머신러닝의 시작(18:10)주차별학습목표 : 결정나무를 이용한 아이리스 꽃 분류 학습 |
18:10 | 7 | |
| 17 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (5주차) 머신러닝의 시작(17:25)주차별학습목표 : 결정나무를 이용한 아이리스 꽃 분류 학습 |
17:25 | 6 | |
| 18 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (6주차) 회귀 기법 사용해보기(16:40)주차별학습목표 : 회귀 분석을 통한 보스톤 집값 예측 |
16:40 | 4 | |
| 19 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (6주차) 회귀 기법 사용해보기(15:15)주차별학습목표 : 회귀 분석을 통한 보스톤 집값 예측 |
15:15 | 3 | |
| 20 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (6주차) 회귀 기법 사용해보기(16:45)주차별학습목표 : 회귀 분석을 통한 보스톤 집값 예측 |
16:45 | 3 | |
| 21 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (7주차) 분류 기법 사용해보기(15:00)주차별학습목표 : 분류를 이용한 와인 분류 |
15:00 | 3 | |
| 22 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (7주차) 분류 기법 사용해보기(15:50)주차별학습목표 : 분류를 이용한 와인 분류 |
15:50 | 2 | |
| 23 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (7주차) 분류 기법 사용해보기(15:53)주차별학습목표 : 분류를 이용한 와인 분류 |
15:53 | 2 | |
| 24 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (8주차) 실제 사건의 생존자 분석하기(15:07)주차별학습목표 : 로지스틱 회귀를 이용한 타이타닉 생존자 예측 |
15:07 | 2 | |
| 25 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (8주차) 실제 사건의 생존자 분석하기(16:49)주차별학습목표 : 로지스틱 회귀를 이용한 타이타닉 생존자 예측 |
16:49 | 4 | |
| 26 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (8주차) 실제 사건의 생존자 분석하기(16:07)주차별학습목표 : 로지스틱 회귀를 이용한 타이타닉 생존자 예측 |
16:07 | 2 | |
| 27 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (9주차) 분석 결과의 검증과 평가(16:31)주차별학습목표 : 검증을 통한 분류 모델 평가 |
16:31 | 2 | |
| 28 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (9주차) 분석 결과의 검증과 평가(16:20)주차별학습목표 : 검증을 통한 분류 모델 평가 |
16:20 | 2 | |
| 29 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (9주차) 분석 결과의 검증과 평가(16:36)주차별학습목표 : 검증을 통한 분류 모델 평가 |
16:36 | 2 | |
| 30 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (10주차) 앙상블 학습과 학습 성능 향상(16:00)주차별학습목표 : 앙상블 학습의 원리 이해 / 하이퍼 파라미터 튜닝 |
16:00 | 4 | |
| 31 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (10주차) 앙상블 학습과 학습 성능 향상(15:16)주차별학습목표 : 앙상블 학습의 원리 이해 / 하이퍼 파라미터 튜닝 |
15:16 | 3 | |
| 32 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (10주차) 앙상블 학습과 학습 성능 향상(15:08)주차별학습목표 : 앙상블 학습의 원리 이해 / 하이퍼 파라미터 튜닝 |
15:08 | 2 | |
| 33 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (11주차) 머신러닝 실습(15:29)주차별학습목표 : 의료/사람 행동 데이터 실습 |
15:29 | 2 | |
| 34 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (11주차) 머신러닝 실습(15:01)주차별학습목표 : 의료/사람 행동 데이터 실습 |
15:01 | 3 | |
| 35 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (11주차) 머신러닝 실습(16:27)주차별학습목표 : 의료/사람 행동 데이터 실습 |
16:27 | 2 | |
| 36 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (12주차) 신경망과 딥러닝(15:17)주차별학습목표 : 신경망과 딥러닝의 원리 학습 및 실습 |
15:17 | 3 | |
| 37 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (12주차) 신경망과 딥러닝(17:13)주차별학습목표 : 신경망과 딥러닝의 원리 학습 및 실습 |
17:13 | 3 | |
| 38 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (12주차) 신경망과 딥러닝(16:08)주차별학습목표 : 신경망과 딥러닝의 원리 학습 및 실습 |
16:08 | 2 | |
| 39 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (13주차) 이미지 데이터 딥러닝(15:06)주차별학습목표 : 이미지 데이터의 딥러닝 방법 학습 |
15:06 | 4 | |
| 40 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (13주차) 이미지 데이터 딥러닝(16:08)주차별학습목표 : 이미지 데이터의 딥러닝 방법 학습 |
16:08 | 4 | |
| 41 |
누구나 할 수 있는 인공지능 데이터 분석 (13주차) 이미지 데이터 딥러닝(15:33)주차별학습목표 : 이미지 데이터의 딥러닝 방법 학습 |
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
