Dongil Kim

4. AI 기본 알고리즘 - 분류

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7. 파이썬 실습

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2. 데이터 전처리

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5. 모델평가, 변수선택, 불균형

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3. AI 기본 알고리즘 - 회귀

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6. Applications

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1. Introduction to Machine Learning

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0. 교육소개

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6. Python 실습(MLP, CNN, and RNN)

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5. 오토인코더 및 생성모델(Autoencoder and Generative Models)

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4. 순환 신경망 및 어텐션(Recurrent Neural Networks and Attention)

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3. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)

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2. 딥러닝(Deep Learning)

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1. 신경망(Neural Networks)

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0. 교육소개

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Comfortably Numb Practice

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6. Python with Tensorflow 실습

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2. 신경망(Neural Networks) - Part 2 Feedforward & Backpropagation

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5. 순환신경망 및 어텐션(RNN, LSTM and Attention)

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1. 신경망(Neural Networks) - Part 1 Multilayer Perceptron (MLP)

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4. 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)

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3. 심층신경망(Deep Neural Networks)

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0. 교육소개

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13. NP-Completeness

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11. 그리디 알고리즘

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10-4. 그래프 알고리즘 (Shortest Path(Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall)) - Part 4

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10-3. 그래프 알고리즘 (Topological Sorting) - Part 3

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10-2. 그래프 알고리즘 (BFS, DFS, MST(Prim, Kruskal) - Part 2

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10-1. 그래프 알고리즘 (Graph and Adjacency MatrixListArray) - Part 1

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9-3. 동적 프로그래밍 (Matrix-Chain & LCS) - Part 3

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