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강좌 특징 |
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국내 최초로 역사와 인물 스토리텔링을 통해서 누구나 쉽고 재미있게 이해할 수 있는 머신러닝 강의입니다.
전문적인 지식을 재미있게 배우면서 스토리를 통해서 4차 산업혁명시대에 놓치면 안되는 머신러닝 핵심 원리와 실습을 알아보세요!
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강좌 범위 |
수강 대상 |
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– 환불금액은 정가가 아닌 실제 결제금액을 기준으로 계산됩니다.
– 수강시작 후 7일 이내, 수강 시에는 100% 환불 가능합니다. (단, 수강하셨다면 수강 분량만큼 차감)
– 수강시작 후 7일 초과, 수강 시 정상 수강기간(유료 수강기간) 대비 잔여일에 대해 다음과 같이 환불 가능합니다.
환불요청일 시 기준
환불요청일 |
환불금액 |
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수강기간 시작일로부터 7일 이내 100% 환불 가능 |
결제대금 전액 |
수강기간 또는 수강진도 1/10 경과 전 |
결제대금의 9/10 |
수강기간 또는 수강진도 2/10 경과 전 |
결제대금의 8/10 |
수강기간 또는 수강진도 3/10 경과 전 |
결제대금의 7/10 |
수강기간 또는 수강진도 4/10 경과 전 |
결제대금의 6/10 |
수강기간 또는 수강진도 5/10 경과 전 |
결제대금의 5/10 |
수강기간 또는 수강진도 5/10 경과 후 |
환불 불가 |
회차 | 단원명 | 샘플강좌 | 강의시간 |
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1회차 | 1강_빅데이터시대가 도래하다 | 30분 | |
2회차 | 2강_4차산업혁명시대 머신러닝을 재발견하다 | 27분 | |
3회차 | 3강_머신러닝의 활용사례 | 30분 | |
4회차 | 4강_머신러닝의 분류 | 38분 | |
5회차 | 5강_머신러닝과 데이터셋 | 28분 | |
6회차 | 6강_머신러닝 간단한 실습 | 24분 | |
7회차 | 7강_서포트 벡터 머신의 배경 | 23분 | |
8회차 | 8강_서포트 벡터 머신의 이론 | 35분 | |
9회차 | 9강_서포트 벡터 머신의 실습 | 40분 | |
10회차 | 10강_K-Means의 등장 배경 | 26분 | |
11회차 | 11강_K-Means 알고리즘의 이론 | 23분 | |
12회차 | 12강_K-Means 알고리즘 실습 | 27분 | |
13회차 | 13강_KNN 알고리즘의 배경 | 18분 | |
14회차 | 14강_KNN의 이론 | 28분 | |
15회차 | 15강_KNN의 실습 | 22분 | |
16회차 | 16강_의사결정나무의 배경 | 35분 | |
17회차 | 17강_의사결정나무의 이론 | 27분 | |
18회차 | 18강_의사결정나무 실습 | 21분 | |
19회차 | 19강_나이브 베이지언 배경 | 26분 | |
20회차 | 2강_나이브베이지언의 이론 | 33분 | |
21회차 | 21강_나이브베이저인 실습 | 17분 | |
22회차 | 22강_회귀분석의 배경 | 34분 | |
23회차 | 23강_회귀분석의 이론 | 47분 | |
24회차 | 24강_회귀분석 실습 | 34분 | |
25회차 | 25강_연관성분석의 배경 | 29분 | |
26회차 | 26강_연관성 분석의 이론 | 31분 | |
27회차 | 27강_연관성 분석의 실습 | 20분 | |
28회차 | 28강_주성분분석의 이론과 실습 | 32분 | |
29회차 | 29강_머신러닝 모델의 평가1 | 31분 | |
30회차 | 30강_머신러닝모델의 평가2 | 30분 |