인공지능과 기계학습

1주차. 확률론 및 나이브 베이즈(Probability and Naive Bayes)

나이브 베이즈(Naive Bayes)

2주차. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines)

3주차. 결정 트리(Decision Trees)

4주차. 신경망 모델(Neural Networks)

5주차. 딥 러닝과 그 응용(Deep Learning & Applications)

6주차. 강좌 종합 정리

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