원본 보기역링크PDF로 내보내기맨 위로 Share via Share via... Twitter LinkedIn Facebook Pinterest Telegram WhatsApp Yammer Reddit Teams최근 바뀜Send via e-Mail인쇄고유링크 × 목차 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 관련 문서 인공지능과 기계학습 http://uilab.kaist.ac.kr http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:KAISTk+KCS470+2017_K0202 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 관련 문서 K-MOOC open/인공지능과-기계학습.txt 마지막으로 수정됨: 2020/06/02 09:25저자 127.0.0.1