스파르타코딩클럽 | 가장 쉽게 배우는 머신러닝

가장 쉽게 배우는 머신러닝 34기

# 데이터 사이언스
# 머신러닝
# 왕초보
수강기간
4주 : 12월 06일(월) ~ 01월 02일(일)
+ 추가 복습기간 4주
clock

1차 얼리버드 할인 마감까지 5자리 남음
다시 오지 않는 최저가, 바로 지금이에요! 🙈

  • check icon요즘 핫한 머신러닝 알아가고 싶은 왕초보 대상!
  • check icon머신러닝에 필요한 각종 개념 모두 익히기
  • check iconColab을 사용해 실전 데이터 눈으로 보기
# 데이터 사이언스
# 머신러닝
# 왕초보

가장 쉽게 배우는 머신러닝 34기

수강기간
4주 : 12월 06일(월) ~ 01월 02일(일)
+ 추가 복습기간 4주
clock

1차 얼리버드 할인 마감까지 5자리 남음
다시 오지 않는 최저가, 바로 지금이에요! 🙈

  • check icon요즘 핫한 머신러닝 알아가고 싶은 왕초보 대상!
  • check icon머신러닝에 필요한 각종 개념 모두 익히기
  • check iconColab을 사용해 실전 데이터 눈으로 보기

머신러닝 입문 강의를 재정의합니다

머신러닝은 하고 싶은데 꼭 수학 공식부터 배워야 할까요? 스파르타의 생각은 다릅니다.

복잡해보이는 그래프나 함수를 보고 겁먹을 필요가 전혀 없어요.

머신러닝, 딥러닝에 필요한 핵심 개념을 꾹꾹 눌러담아 수학을 꼭 몰라도 이 분야를 이해할 수 있도록 준비하였습니다.

미래 모습

이 수업을 듣고 나면,
이렇게 될 거예요!

1
머신러닝 분야에 대한 이해를 갖춘 사람
2
스스로 머신러닝 관련 논문이나 아티클을 막힘없이 검색하고 이해할 수 있는 사람
3
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
담당 튜터가 도와주는-
arrow
즉문즉답 Q&ALive
사소한 에러는 스파르타가 해결해드릴게요.
문제해결의 본질, 코딩의 즐거움에만 집중하세요.
즉문즉답 즉문즉답
2
다른 동기들, 튜티들과 교류하는-
arrow
챌린지와 보상
기수별 대시보드를 통해 서로의 진도를 확인하고,
미션을 달성한 후 보상을 받으세요.
챌린지와 보상 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 찐한관리

수강료

하루 2,000원으로 4주 만에 코딩 왕초보 탈출!

수강기간
4주 : 12월 06일(월) ~ 01월 02일(일)
+ 추가 복습기간 4주
정가
500,000원
1차 얼리버드 할인가
390,000원
비밀의 상점 할인가
30,000원
6개월 할부
22% 월 65,000원
  • check icon완주시 5만 포인트 환급
  • check icon완주 수료증 지급
  • check icon평생소장 강의자료
  • check icon복습 기간 제공
  • check icon핵심 콕콕 요약 자료까지!

후기

먼저 등록한 동료들의 후기

※수강 결과는 개인마다 차이가 있을 수 있습니다.

커리큘럼

르탄이
NERO

상세 커리큘럼

play39강 clock5시간 32분
전체열기
0주
수업을 듣기 위한 사전 준비하기
play3강 clock8분
1
더 유익한 수강을 위한 스파르타 수강환경 사용법을 알 수 있습니다.
2
즉문즉답이 진행되는 슬랙(Slack)을 함께 설치하고, 사용법을 익혀봅니다.
1
수강환경 튜토리얼
2
슬랙&즉문즉답 튜토리얼
3
개발일지 튜토리얼
homework
숙제 : 0주차 사전 과제
1주
머신러닝 기초 & 선형회귀
play10강 clock1시간 42분
1
머신러닝에서 대표적인 회귀와 분류의 개념에 대해 이해합니다.
2
선형회귀와 손실함수 개념에 대해 배워봅니다.
3
앞으로 사용할 실습 환경인 Colab 사용 방법을 익힙니다.
4
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 : 연차-연봉 데이터로 선형회귀 구현하기
2주
이진/다항 논리회귀
play8강 clock1시간 5분
1
논리 회귀의 가설과 시그모이드 함수, 손실함수 개념에 대해 이해합니다.
2
다항 논리회귀와 One-hot encoding 방법에 대해 이해합니다.
3
정규화, 표준화 등 머신러닝에서의 전처리 방법을 익힙니다.
4
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 : 당뇨병 데이터로 이진 논리회귀 구현하기
3주
딥러닝이란?
play8강 clock1시간 14분
1
딥러닝의 태동을 불러온 XOR 문제와 그 개념을 발전 시킨 역전파에 대해 알아봅니다.
2
딥러닝의 네트워크 구조와 주요 개념들에 대해 이해합니다.
3
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 데이터베이스 분석하기
4주
다양한 신경망 종류 - CNN, RNN, GAN
play10강 clock1시간 21분
1
컴퓨터 비전(Computer Vision) 분야에서 가장 많이 쓰이는 이미지 처리 방식인 Convolutional Neural Network(CNN) 방법에 대해 알아봅니다.
2
자연어 처리 등 다양한 분야에 활용되는 Recurrent Neural Network(RNN)에 대해 알아봅니다.
3
최근 딥러닝 학계에서 굉장히 핫한 분야인 Generative Adversarial Network(GAN)에 대해 알아봅니다.
4
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 풍경사진 분류하기

FAQ

자주 묻는 질문

정말 왕초보도 수강할 수 있나요?

스파르타 누적 수강생 105,161분과 함께 하면서 어떻게 하면 조금 더 쉽게, 잘 가르칠 수 있을지 끊임없이 고민하고 강의 내용을 발전시켜왔습니다. 왕초보도 이해하는 강의 내용과 더불어, 즉문즉답을 통해 어려움을 겪는 지점을 튜터와 함께 바로바로 해결하실 수 있습니다.

즉문즉답 Q&A는 어떻게 이루어지나요?

토요일과 일요일 오후에 슬랙(Slack)을 통해 질문하실 경우, 튜터가 즉시 답변을 드립니다.

일주일에 얼마나 시간을 써야 하나요?

매주 수강에 2시간 반, 복습하며 소화하는 시간 2시간 반씩 할당하여 최대 5시간이면 따라오실 수 있도록 준비하였습니다.

완주시 환급은 어떤 기준으로 받게 되나요?

수강기간 내에 마지막 숙제제출까지 완료한 경우 환급을 받으실 수 있습니다. 환급조건 달성 후 자동으로 5만포인트가 지급되며, 바로 사용하실 수 있습니다.

해외에서도 수강할 수 있나요?

해외에서도 인터넷 연결만 된다면 언제 어디서든 아무 문제 없이 수강하실 수 있습니다.

학습에 필요한 노트북 사양은 무엇인가요?

윈도우의 경우 7 또는 10 (64비트), 맥의 경우 OS X 10.10 요세미티 이상을 권장드립니다.

더 많은 FAQ