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컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
[초급/3차] 머신러닝을 움직이는 원리
과정소개
1. 인공지능을 위한 수학
- 선형대수학
- 미적분
2. 확률과 통계
- 통계학 개론
- 마르코프 프로세스
- 베이즈 통계와 추론
- 군집 분석
3. 인공신경망 구현
- 텐서플로우 첫걸음
- 군집화
- 신경망
- 배치와 에포크
[안내사항]
- 교육신청 홈페이지 : https://securitybigdata.kr
※ 해당 강의는 '사이버보안 빅데이터 활용 역량강화' 홈페이지를 통해 접수를 완료하신 교육생분들만 수강이 가능한 교육입니다.
학습목표
▪ 머신러닝의기본적인 알고리즘을 학습한다.
▪ 머신러닝알고리즘을 구현하고 있는 수학적 배경을 이해한다.
▪ 하이퍼파라미터를 자유롭게 선택할 수 있다.
▪ 머신러닝알고리즘을 구현하고 있는 수학적 배경을 이해한다.
▪ 하이퍼파라미터를 자유롭게 선택할 수 있다.
수료기준
평가기준 | 진도 | 시험 | 과제 | 토론 | 기타 |
---|---|---|---|---|---|
배점 | 100% | 0% | 0% | 0% | 0% |
과락기준 | 80% | - | - | - | - |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 과락기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
차시 | 강의명 |
---|---|
1차시 | 1. 인공지능을 위한 수학 |
2차시 | 2. 확률과 통계 |
3차시 | 3. 인공신경망 구현 |