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가장 쉽게 배우는 머신러닝
158기
수학과 복잡한 그래프에 겁먹지 마세요. 가장 쉽게 머신러닝을 배웁니다.
22%
390,000
500,000
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강의 방식
100% 온라인 강의
수강 기간
4
24.04.22(월) ~ 24.05.20(월)
+ 추가 복습 기간 4
완주 혜택
완주 시, 1만 포인트 증정
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미래 모습

이 수업을 듣고 나면,
이렇게 될 거예요!

0
머신러닝 분야에 대한 이해를 갖춘 사람
1
스스로 머신러닝 관련 논문이나 아티클을 막힘없이 검색하고 이해할 수 있는 사람
2
머신러닝, 딥러닝에 대한 장벽이 낮아져 실무에 적용하거나 새로운 분야에 도전할 수 있는 사람

튜터 소개

이태희 튜터

빵형의개발도상국-딥러닝 유튜브 채널 운영
인공지능 스타트업 The Matrix 대표
이큐브랩 연구개발 총괄
비주얼캠프 연구개발 매니저
성균관대 전기전자컴퓨터학과 졸
이태희

안녕하세요,
가장 쉽게 배우는 머신러닝 튜터 이태희 입니다.

‘요즘 머신러닝이 핫하다던데...’ 라는 말 자주 듣지 않으셨나요? 맞습니다. 요즘 정말 많은 분야에서 머신러닝이 활용되고 있는데요. 수학에 대한 부담은 낮추고, 핵심 개념만 쏙쏙 뽑아 활용도는 쭈-욱 높였습니다! 머신러닝의 원리를 이해하고, 내 분야에 응용할 수 있는 사람으로 거듭나세요.

4주만에 딥러닝 시작하기!

‘가장 쉽게 배우는 머신러닝’은 파이썬 기초 개념을 알고 계신 분들을 대상으로 머신러닝 핵심 개념들에 대해 가장 쉽게 가르쳐드리는 수업입니다. 짧고 굵게 이론을 다루고, Colab에서 실습 데이터를 직접 다뤄보며 머신러닝에 대한 이해를 키워보세요!
유튜브 채널에서 담지 못했던 빵형의 친절한 머신러닝/딥러닝 설명이 함께 합니다. 스파르타에 채널 고정!😎

추천 대상

이런 분들에게 추천합니다!

요즘 핫한 머신러닝, 배워보고 싶었는데 어디서부터 시작할지 고민이신 분
미모지
수학부터 공부하긴 부담스럽다! 일단 빠르게 핵심만 쏙쏙 뽑아서 머신러닝 개념 한 판을 이해하고 싶은 분
미모지
현재 공부하고 있는 혹은 일하고 있는 분야에서 머신러닝 개념을 응용해보고 싶은 분
미모지
데이터 사이언티스트로서 커리어 전환을 고민하고 있지만 내 적성에 맞을까 고민이신 분
미모지

차별점

코딩, 온라인에서도
제대로 배울 수 있을까?

1
코딩하다 막힐 땐
arrow
튜터님께 바로 질문
사소한 에러는 스파르타가 해결해드릴게요.
문제 해결의 본질, 코딩의 즐거움에만 집중하세요.
바로 질문
2
다른 동기들, 튜티들과 교류하는-
arrow
챌린지와 보상
기수별 대시보드를 통해 서로의 진도를 확인하고,
미션을 달성한 후 보상을 받으세요.
챌린지와 보상
3
담당 매니저의 케어와 격려를 받는-
arrow
찐한 관리
내가 약속한 날 수업을 들을 수 있도록 챙겨주는 카톡과,
담당 매니저의 다정한 전화로 초심을 챙겨드려요.
찐한관리

수강료

하루 2,000원으로 4주 만에 코딩 왕초보 탈출!

정가
500,000
1차 얼리버드 할인
-110,000
최종 금액
390,000
6개월 할부
22% 65,000
수강기간
4주 : 4월 22일(월) ~ 5월 19일(일)
+ 추가 복습기간 4주
  • check icon완주시 1만 포인트 환급
  • check icon완주 수료증 지급
  • check icon노션/PDF 강의자료 평생소장
  • check icon복습 기간 제공

후기

먼저 등록한 동료들의 후기

※수강 결과는 개인마다 차이가 있을 수 있습니다.

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커리큘럼

상세 커리큘럼

play36clock5시간 23분
전체열기
0주
수업을 듣기 위한 사전 준비하기
play0clock
0
더 유익한 수강을 위한 스파르타 수강환경 사용법을 알 수 있습니다.
1
튜터님과의 Q&A가 진행되는 학습 질문 게시판 사용 방법을 알아봅니다.
1주
머신러닝 기초 & 선형회귀
play10clock1시간 42분
0
머신러닝에서 대표적인 회귀와 분류의 개념에 대해 이해합니다.
1
선형회귀와 손실함수 개념에 대해 배워봅니다.
2
앞으로 사용할 실습 환경인 Colab 사용 방법을 익힙니다.
3
Kaggle 데이터를 활용해 선형회귀 예제를 함께 풀어봅니다.
1
1주차 오늘 배울 것
2
필수 프로그램 설치 안내
3
머신러닝이란?
4
선형 회귀 (Linear Regression)
5
경사 하강법 (Gradient descent method)
6
데이터셋 분할
7
실습 환경 소개 (Colab)
8
간단한 선형회귀 실습
9
캐글 선형회귀 실습
10
1주차 끝 & 숙제 설명
homework
숙제 : 혼자서 Linear regression 구현하기
2주
이진/다항 논리회귀
play8clock1시간 5분
0
논리 회귀의 가설과 시그모이드 함수, 손실함수 개념에 대해 이해합니다.
1
다항 논리회귀와 One-hot encoding 방법에 대해 이해합니다.
2
정규화, 표준화 등 머신러닝에서의 전처리 방법을 익힙니다.
3
타이타닉 생존자 예측하기와 와인종류 예측하기 실습을 진행합니다.
1
2주차 오늘 배울 것
2
논리 회귀 (Logistic regression)
3
다항 논리 회귀 (Multinomial logistic regression)
4
다양한 머신러닝 모델
5
머신러닝에서의 전처리
6
이진 논리회귀 실습
7
다항 논리회귀 실습
8
2주차 끝 & 숙제 설명
homework
숙제 : 이진 논리회귀 직접 해보기
3주
딥러닝이란?
play8clock1시간 14분
0
딥러닝의 태동을 불러온 XOR 문제와 그 개념을 발전 시킨 역전파에 대해 알아봅니다.
1
딥러닝의 네트워크 구조와 주요 개념들에 대해 이해합니다.
2
XOR 문제와 숫자 MNIST 실습을 진행합니다.
1
3주차 오늘 배울 것
2
딥러닝의 역사
3
Deep Neural Networks 구성 방법
4
딥러닝의 주요 개념
5
딥러닝의 주요 스킬
6
XOR 실습
7
딥러닝 실습
8
3주차 끝 & 숙제 설명
homework
숙제 : 숫자 MNIST
4주
다양한 신경망 종류 - CNN, RNN, GAN
play10clock1시간 21분
0
컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 가장 많이 쓰이는 이미지 처리 방식인 Convolutional Neural Network(CNN) 방법에 대해 알아봅니다.
1
자연어 처리 등 다양한 분야에 활용되는 Recurrent Neural Network(RNN)에 대해 알아봅니다.
2
최근 딥러닝 학계에서 굉장히 핫한 분야인 Generative Adversarial Network(GAN)에 대해 알아봅니다.
3
숫자 MNIST 데이터를 CNN을 사용하여 실습을 진행합니다.
1
4주차 오늘 배울 것
2
Convolutional Neural Networks (합성곱 신경망)
3
CNN의 구성
4
다양한 CNN 종류
5
Transfer Learning (전이 학습)
6
Recurrent Neural Networks (순환 신경망)
7
Generative Adversarial Network (생성적 적대 신경망)
8
CNN 실습
9
전이학습 실습
10
4주차 끝 & 숙제 설명
homework
숙제 : CNN으로 풍경 사진을 분류해봅시다!

FAQ

자주 묻는 질문

학습에 필요한 PC 최소 사양은 무엇인가요?

Window - 윈도우 버전 10 이상 - RAM 8G 이상 - i5 이상 - 64 bit 이상 Mac OS - 11.7 (Big Sur) 이상 *내 노트북 사양 확인 방법하기 - Window : 컴퓨터 설정 > 시스템 > 정보 - Mac : 화면 좌측 상단 Apple 로고 > 이 Mac에 관하여

학습 중 어려운 것이 생기면 어떻게 질문하나요?

스파르타코딩클럽 > 커뮤니티 > 학습질문 게시판에 질문을 남겨주시면, 최대 24시간 내에 튜터님께서 답변을 남겨드립니다. *학습질문은 수강기간 (복습기간 제공 과목의 경우, 복습기간까지 포함) 종료 후 3개월까지 제공됩니다.

수료 기준은 무엇이며, 수료하면 무엇이 좋은가요?

[일반 결제] 1) 수료 기준: 정규 수강기간 내 진도율 100% 달성 시 2) 수료 혜택: 즉시 사용 가능한 1만 포인트 자동 지급 3) 수료증 발급: 수강기간 종료일 다음날부터 마이페이지에서 다운로드 가능

강의는 언제까지 수강할 수 있나요?

본 강의는 정규 수강기간에 더해, 정규 수강기간 만큼의 복습 기간이 제공됩니다. (예. 정규 수강기간이 2주인 경우, 2주의 복습기간이 추가로 제공되어 총 4주 간 수강 가능) 복습 기간까지 활용해 알차게 수강해주세요.