Learn Machine Learning

머신 러닝 및 AI 학습은 "머신 러닝이란 무엇인가"부터 현대 인공지능 알고리즘의 원리까지 체계적으로 학습할 수 있도록 구성된 과정입니다. 스마트폰으로 읽을 수 있는 짧은 강의들로 이루어져 있습니다.

인공지능 경험이 없어도 괜찮습니다. 기본적인 대수와 파이썬 지식만 있으면 이 과정을 수강할 수 있습니다.

학습 내용

머신 러닝 기초

머신 러닝이란 무엇이며, 기존 프로그래밍과 어떻게 다른지, 머신 러닝 워크플로, 학습 및 테스트 데이터, 과적합, 과소적합, 편향과 분산, 그리고 모델 평가 방법을 학습합니다.

지도 학습

선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, k-최근접 이웃, 나이브 베이즈 등 각 모델의 기본 개념과 실제 활용 사례를 살펴봅니다.

비지도 학습

k-평균 클러스터링, 계층적 클러스터링, 차원 축소, 주성분 분석, 이상 탐지 등을 학습합니다.

딥러닝 및 신경망

퍼셉트론, 활성화 함수, 역전파, 이미지용 합성곱 신경망, 순환 신경망 및 시퀀스용 LSTM, 그리고 트랜스포머 소개.

강화 학습

에이전트, 환경, 보상, Q 학습 및 정책 기반 학습 방법을 복잡한 수학 없이 설명합니다.

자연어 처리

토큰화, 임베딩, 감정 분석, 그리고 이러한 개념을 기반으로 구축되는 대규모 언어 모델.

도구 및 라이브러리

Python, TensorFlow, Keras, scikit-learn, NumPy 및 Pandas를 실제 머신러닝 워크플로에서 활용하는 방법.

응용 머신러닝

의료, 금융, 추천 시스템, 사기 탐지, 컴퓨터 비전 및 예측 분야에서 이러한 방법들이 어떻게 활용되는지.

휴대폰 학습에 최적화

짧은 강의. 각 주제는 몇 분 안에 끝낼 수 있는 소강상태로 구성되어 있어, 저녁 시간을 기다릴 필요 없이 자투리 시간에 학습할 수 있습니다.

쉬운 설명이 우선이고, 수학은 그 다음입니다. 모든 알고리즘은 표기법보다 먼저 말로 설명되어 있어, 어떻게 작동하는지 먼저 이해할 수 있습니다.

전체 강좌에서 검색 기능을 제공하여, 기사나 강의에서 용어가 나오는 순간 바로 찾아볼 수 있습니다.

북마크 및 이력서 기능을 통해 긴 학습 내용도 중단 없이 이어갈 수 있습니다.

해당 분야의 최신 동향을 반영하여 지속적으로 업데이트됩니다.

이 앱은 누구를 위한 앱인가요?

머신러닝, 인공지능 또는 데이터 과학 강좌를 수강하는 학생 중 강의 내용이 잘 이해되지 않을 때 추가 설명을 원하는 사람.

머신러닝 엔지니어링 또는 데이터 과학 분야로 진출하려는 소프트웨어 개발자.

머신러닝 및 데이터 과학 분야 면접을 준비하는 사람(주로 기초적인 질문 위주).

자신이 속한 산업 분야의 AI 시스템이 실제로 어떻게 작동하는지 이해해야 하는 분석가 및 전문가.

매일 사용하는 제품의 작동 원리가 궁금한 모든 사람.

지금 머신러닝을 배워야 하는 이유

머신러닝은 더 이상 전문 기술이 아닌, 기술 업무의 기본 요소가 되었습니다. 모델 학습 방법, 실패 원인, 그리고 모델의 기능과 한계를 이해하는 것은 이제 거의 모든 기술 직무는 물론, 비기술 직무에서도 점점 더 중요해지고 있습니다.

이 과정은 여러분이 실제로 완주할 수 있는 형식으로 머신러닝에 대한 이해를 돕습니다. 짧은 강의, 명확한 설명, 버퍼링 없는 강의, 계정 등록 불필요.

오늘 바로 첫 강의를 시작하세요.

질문, 수정 사항 또는 추가하고 싶은 주제가 있으신가요? mail@ehsanur.com으로 이메일을 보내주세요. 학습자 여러분의 의견을 반영하여 앱을 업데이트합니다.