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강사루미나
AI·데이터8개 챕터 · 11회차 · 약 4시간 45분
루미나의 인공지능 기초 특강 - 기계학습 원리
Tech Chatter 채널의 AI 수학 해설 캐릭터 루미나가 기계학습의 원리를 처음부터 차근차근 설명하는 애니메이션 특강입니다. AI·머신러닝·딥러닝의 관계, 학습의 구성요소(신용카드 승인 예제·퍼셉트론), 지도·비지도·준지도·강화학습부터 회귀, 결정트리, 앙상블, SVM, 클러스터링, 차원축소, 유전알고리즘까지 — 수식은 꼭 필요한 만큼만, 직관과 비유로 이해해요.
강사루미나
이런 걸 배워요
Tech Chatter 채널의 AI 수학 해설 캐릭터 루미나가 기계학습의 원리를 처음부터 차근차근 설명하는 애니메이션 특강입니다. AI·머신러닝·딥러닝의 관계, 학습의 구성요소(신용카드 승인 예제·퍼셉트론), 지도·비지도·준지도·강화학습부터 회귀, 결정트리, 앙상블, SVM, 클러스터링, 차원축소, 유전알고리즘까지 — 수식은 꼭 필요한 만큼만, 직관과 비유로 이해해요.
이런 분께 권해요
AI를 처음 공부하는 분, 수식 때문에 머신러닝을 포기했던 분, 애니메이션을 좋아하는 분, 기계학습 기초 시험을 준비하는 학생
강의 구성
챕터 끝마다 퀴즈가 있어요챕터와 회차
1장기계학습 개요
- 1강 · 기계학습이란? — AI·머신러닝·딥러닝부터 학습의 종류까지
- 2강 · 좋은 모델은 어떻게 알아볼까?
- 3강 · 기계학습 프로젝트 — 문제 정의부터 평가까지
2장회귀
- 4강 · 회귀의 기초 — 직선 하나로 숫자를 맞혀요
- 5강 · 경사하강법과 규제, 그리고 로지스틱 회귀
3장결정트리
- 6강 · 결정트리 — 스무고개로 배우는 화이트박스 모델
4장앙상블
- 7강 · 앙상블 — 여럿이 모이면 더 똑똑해질까?
5장SVM
- 8강 · SVM — 두 무리 사이에 가장 넓은 길 내기
6장클러스터링
- 9강 · 클러스터링 — 정답 없이도 무리를 찾을 수 있을까?
7장차원축소
- 10강 · 차원 축소 — 데이터의 가장 좋은 그림자 찾기
8장유전 알고리즘
- 11강 · 유전 알고리즘 — 진화에서 배운 최적화
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