code.PRESS-UP 체험단 첫 번째 후기

코드프레소 체험단

2022년 1월부터 코드프레소 체험단으로 활동하게 되었다. 나는 체험단 중 인공지능 트랙에 배정이 되었다.
앞으로 인공지능 트랙에 배정된 강의들을 들으며 강의에 대한 전반적인 내용 소개, 소감 등을 작성하려고 한다.

코드프레소 인공지능 트랙 소개

1. 파이썬으로 시작하는 머신러닝
2. 딥러닝 첫 걸음 시작하기!
3. TensorFlow 로 시작하는 딥러닝
4. 파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 회귀분석
5. 파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 분류분석
6. 파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 트리모델
7. 파이썬으로 구현하는 머신러닝 : 비지도학습
8. 머신러닝을 위한 사이킷런 활용 팁
9. 이미지 데이터 처리를 위한 CNN 완벽 가이드
10. 시계열 데이터 처리를 위한 RNN 완벽 가이드

이번 포스트에서는 1(파이썬으로 시작하는 머신러닝), 2(딥러닝 첫 걸음 시작하기!)에 대하여 작성할 것이다.

파이썬으로 시작하는 머신러닝

파이썬으로 시작하는 머신러닝 강의 링크 : https://www.codepresso.kr/course/63

파이썬으로 시작하는 머신러닝 강의는 다음과 같이 진행된다.

1. 머신러닝 개요
   1. 머신러닝의 개념
   2. 머신러닝의 직관적 이해
   3. 머신러닝의 유형
   4. 머신러닝 주요 프로세스
2. 사이킷런으로 머신러닝 시작하기
   1. 사이킷런 라이브러리 소개
   2. 사이킷런으로 머신러닝 시작하기
   3. K-최근접 이웃 알고리즘 소개
   4. 과대적합과 과소적합
   5. 데이터전처리-인코딩
   6. 데이터전처리-스케일링
   7. 데이터전처리-스케일링 실습

총 11개의 강의 중에 강사와 같이하는 실습 강의 3개, 혼자 하는 실습 1개, 일반 강의 7개로 이루어져 있다.

이번 강의에서는 강사가 정보를 전달할 때 데이터를 시각적으로 변환하여 다양하게 제시하여 설명을 해서 강의 내용이 쉽게 이해가 됐다.

하지만 인공지능을 처음 접하는 사람은 강의 진도가 빠르다고 느낄 수 있다고 생각했다.

그래서 인공지능을 처음 접하는 사람은 미리 인공지능 관련 용어, 개념 등을 공부하고 강의를 듣는 게 좋겠다고 생각했다.

인공지능에 대해 흥미가 생기고 인공지능 공부를 조금이라도 한 사람이 코드프레소(파이썬으로 시작하는 머신러닝) 강의를 수강하면 좋겠다.

딥러닝 첫 걸음 시작하기!

딥러닝 첫 걸음 시작하기! 강의 링크 : https://www.codepresso.kr/course/59

딥러닝 첫 걸음 시작하기! 강의는 다음과 같이 진행된다.

1. 사전 테스트
2. 인공지능에 대한 이해
   1. 인공지능 개론
   2. 머신러닝 개론
   3. 머신러닝 유형
   4. 머신러닝 프로젝트 단계
3. 딥러닝 기술에 대한 이해
   1. 딥러닝 태동과 퍼셉트론
   2. 딥러닝의 빙하기와 부활
   3. 퍼셉트론과 인공신경망의 구조
   4. 인공신경망 내 데이터의 흐름
4. 딥러닝 모델의 핵심 개념
   1. 깊은 층과 비선형성에 대한 이해
   2. 딥러닝 모델의 학습 방법 이해
   3. 딥러닝 모델의 공간학적 의미

총 11개의 강의 중에 일반 강의 11개로 이루어져 있다. 특이하게 강의 시작 전에 사전 지식 테스트가 포함되어 있다.

이번 강의에서는 인공지능의 기초 개념의 탄생부터 현재 인공지능의 발달까지 설명을 해서 인공지능에 대한 흐름을 한 번에 알게 되었다. 또한 강의에 개념 설명이 많아서 이해하기 쉬웠다.

인공지능에 대한 개념을 쉽고 재밌게 듣고 싶은 사람이 코드프레소(딥러닝 첫 걸음 시작하기!) 강의를 수강하면 좋겠다.

감사합니다.