AI 및 ML 기초

인공지능의 기본 개념, 역사, 다양한 유형의 머신러닝 알고리즘을 학습하여 AI 여정을 시작하세요.

62 courses

머신 러닝 소개: Python, R, 응용 AI

인공 지능의 기본 개념을 배우고 처음으로 예측 데이터 모델을 구축하세요.
★ 4.5 (3,815)

초보자를 위한 데이터 과학: Python, 수학, 머신 러닝

기본 통계에서부터 기초적인 머신 러닝에 이르기까지 데이터 과학의 기본 개념을 완벽하게 습득할 수 있습니다.
★ 4.6 (3,190)

Python AI 엔지니어링: 데이터 과학에서 생성 AI까지

Python을 사용하여 데이터 과학, 기존 머신 러닝, 현대적인 생성 AI에 대한 견고한 기반을 구축하여 지능형 데이터 기반 애플리케이션을 설계합니다.
★ 4.6 (1,386)

Python 데이터 과학, 머신 러닝, AI 기초

구조화된 텍스트 기반 레슨을 통해 Python, Pandas, TensorFlow를 사용하여 데이터 분석, 예측 모델링, 인공 지능에 대한 견고한 기반을 구축합니다.
★ 4.6 (1,296)

비즈니스 전략을 위한 AI의 기초

핵심 인공 지능 개념을 이해하고 팀 효율성을 향상시키기 위해 생성적 도구를 안전하게 구현하는 방법을 배웁니다.
★ 4.5 (1,910)

데이터 과학을 위한 머신 러닝 기초

핵심 개념과 필수 알고리즘을 파악하여 처음부터 실용적인 데이터 과학 기술을 구축하십시오.
★ 4.5 (1,096)

데이터 과학과 머신 러닝: Python과 AI에 대한 초보자 가이드

Python, 데이터 분석, 예측 모델링에 대한 견고한 기반을 구축하여 머신 러닝 및 딥 러닝 기법을 사용하여 실제 문제를 해결합니다.
★ 4.2 (6,045)

응용 인공 지능: 비즈니스 및 기술을 위한 프로젝트 구축

최신 클라우드 워크플로를 사용하여 재무, 의료, 크리에이티브 애플리케이션을 위한 실용적인 AI 모델을 구축하고 배포하는 체험을 얻으십시오.
★ 4.6 (2,809)

Python에서 기계 학습을 위한 로지스틱 회귀 기초

이진 분류의 수학 및 Python 구현을 학습하여 예측 모델링의 견고한 기반을 구축합니다.
★ 4.7 (4,920)

데이터 과학 소개: Python, SQL, AI 기초

실용적인 서면 가이드를 통해 Python, SQL, Tableau, 최신 AI 툴을 사용하여 데이터 분석, 시각화, 머신 러닝에 대한 기본 기술을 습득합니다.
★ 4.5 (9,261)

데이터 과학 및 생성 AI를 위한 수학 기초

최신 머신 러닝 알고리즘과 생성적 AI 모델을 이해하는 데 필요한 필수 선형 대수, 확률, 미적분, 통계를 숙지합니다.
★ 4.5 (4,004)

데이터 과학을 위한 미적분: 머신 러닝의 기초

최적화 및 신경망의 기본적인 미적분 개념을 숙지하여 코드 복사에서 머신 러닝 알고리즘을 완전히 이해하는 단계로 전환하십시오.
★ 4.8 (1,652)

인공지능의 기초: 초보자를 위한 가이드

신경망, 컴퓨터 비전, 현대 생성 모델의 핵심 개념을 이해하여 기술의 세계로의 여정을 시작하십시오.
★ 4.5 (8,966)

머신 러닝 기초: 비기술적인 소개

코드를 한 줄도 작성하지 않고 인공 지능의 신비를 풀고 머신 러닝의 핵심 개념, 워크플로우, 실제 애플리케이션을 완벽하게 습득하세요.
★ 4.8 (8,949)

신경망과 현대 딥 러닝의 기초

신경망 및 딥 러닝의 핵심 개념을 습득하여 최신 인공 지능 모델을 이해하고 설계하고 훈련하십시오.
★ 5.0 (6,972)

데이터 과학의 기초

Python을 사용하여 데이터 세트를 분석하고, 예측 모델을 구축하고, 최신 데이터 워크플로우를 구현하는 방법을 알아보세요.
★ 5.0 (6,972)

인공 지능 기본 사항: AI 리터러시 구축

머신 러닝, 신경망, 생성 AI 툴에 대한 탄탄한 이해를 쌓아 직업을 향상시키고 현대 기술 환경을 탐색하세요.
★ 5.0 (6,972)

데이터 과학을 위한 머신 러닝 기초

감독 및 무감독 학습의 핵심 원리를 숙지하여 예측 모델을 구축하고 실제 비즈니스 문제를 해결하십시오.
★ 4.5 (6,424)

PyTorch를 통한 기계 학습의 기초

PyTorch를 사용하여 분류, 회귀, 딥 러닝 모델을 훈련시켜 실제 데이터 분석을 위한 머신 러닝의 견고한 기반을 구축합니다.
★ 4.7 (3,825)

기계 학습을 위한 실용적인 기능 엔지니어링

혼란스러운 원시 데이터를 깨끗하고 모델링이 가능한 특성으로 변환하고 머신 러닝 예측의 정확성을 향상시킵니다.
★ 4.5 (3,780)
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