머신러닝/딥러닝 실전 입문
"파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문(위키북스)" 서적을 기반으로 하는 머신러닝, 딥러닝 강좌입니다.
Lecture Introduction
Difficulty
Normal
Category
Programming - AI
Tag
데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝
Target Audience
- 머신러닝, 딥러닝 개발자를 꿈꾸는 분
- 데이터 분석에 머신러닝, 딥러닝을 활용하고 싶으신 분
- 데이터 분석에 머신러닝, 딥러닝을 활용하고 싶으신 분
👨🏫<파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문>을 영상으로👨🏫
- 도서와 함께 보면 더욱 좋은 영상강좌 -
📝강좌 소개
🦎"파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문(위키북스)" 서적을 기반으로 하는 강좌입니다.
🌿도커(Docker) 환경구성부터 NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Keras, KoNLPy 등의 다양한 라이브러리를 다룹니다. 머신 러닝의 수학적인 내용보다 활용적인 측면을 위주로 진행하는 강좌입니다.
✍강의자 소개
윤인성
- 대표 저서
- 모던 웹을 위한 JavaScript + jQuery 입문
- 모던 웹을 위한 Node.js 프로그래밍
- 모던 웹 디자인을 위한 HTML5 + CSS3 입문 - 대표 번역
- 파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문 (위키북스)
- 스위프트로 시작하는 아이폰 앱 개발 교과서 (위키북스)
- 모던 웹사이트 디자인의 정석 (위키북스)
- 유니티 게임 이펙트 입문 (위키북스)
- 실전 게임 제작으로 배우는 언리얼 엔진4 (한빛미디어)
- TopCoder 알고리즘 트레이닝 (한빛미디어)
- Nature of Code (한빛미디어)
- 소셜 코딩으로 이끄는 GitHub 실천 기술 (제이펍) - Youtube 유니코딩 운영
Curriculum
- 01머신러닝과 딥러닝 실전 개발 입문
00. 책 소개와 Docker 설치
01. Docker 환경 구성
02. 웹에서 데이터 가져오기
03. GET 요청 기본
04. BeautifulSoup 기본
05. BeautifulSoup 활용
06. requests로 로그인하기
07. PhantomJS + Selenium 설치
08. PhantomJS + Selenium 활용
09. XML 개요 + 파싱
10. JSON 개요 + 파싱
11. CSV 개요
12. 엑셀 개요
13. 스크레이핑 파트 종료
14. scikit learn 기본구성
15. scikit learn 기본 흐름
16. scikit learn fit() 메서드의 매개 변수
17. 가상 머신 설정
18. 연습: 4.4절 언어 구분 학습[1]
19. 연습: 4.4절 언어 구분 학습[2]
20. Classifier
21. 질문답변
22. 분류 변수와 연속 변수
23. Tensorflow와 Keras 설치
24. Keras 기본
25. KoNLPy 설정
26. 명사 빈도 분석하기
27. word2vec
28. 베이즈 텍스트 분류
29. 글을 벡터로 변환하기
30. 문장 만들기[1]
31. 문장 만들기[2]
32. 이미지를 벡터로 변환하기[1]
33. 이미지를 벡터로 변환하기[2]
34. 이미지를 벡터로 변환하기[3]
Recent Update|2018. 10. 24
Lecture Reviews
Free
Average Rating
4.5
Difficulty
Normal
Lecture Period
Unlimited