AI data science advanced program 한국어 ‎(ko)‎

  • Recruiting People1,000 people

  • Target ClassALL

  • Enrollment Period08-01-2022 ~ 02-28-2023

  • Learning period08-01-2022 ~ 05-31-2023(+90 from the date of application)

    ※ 학습종료일 이후에는 기간이 남았더라도 입장할 수 없습니다.

  • Payment StatusPaid

  • Price₩ 99,000(Estimated Point : 990 Point)

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Class Introduction

본 강좌는 풀강좌 "AI 데이터사이언스 전문가 과정"의 주제별 강좌입니다.
풀강좌 "AI 데이터사이언스 전문가 과정"의 내용이 궁금하시다면 아래 링크를 눌러주세요.

*주제별 강좌는 수료증이 발급되지 않습니다. 수료증 발급을 희망하시는 경우 풀강좌를 수강하시기 바랍니다. 

 

풀강좌: https://www.learnus.org/local/ubonline/view.php?id=217076&group=1 

 

[강좌 개요]

현재 개설되어 있는 연세-네이버 클라우드 데이터 사이언스 과정의 심화과정으로 데이터 분석에 대한 더 전문적인 내용을 다룹니다.

 

[강좌 목적]

데이터 분석의 기초과정을 수강하고 더 전문적인 데이터 분석을 학습하고자 하는 사람들을 위한 강의입니다. 데이터 분석의 주요 분야인 추천시스템에 대해서 심도있는 이론과 이를 코딩으로 구현하는 방법을 학습하는 것을 목표로 합니다.

 

[교수자 소개]

 

연세대학교 디지털애널리틱스 융합학과 임일 교수

 

[상세 커리큘럼]

 

주제명

차시명

키워드

콘텐츠 분량

1

추천시스템 개요

1-1. 추천시스템이란?

추천

22분 27초

1-2. 협업필터링 기초

 CF, CB, KB

21분 11초

1-3. 협업필터링 최적화

neighbor, neighbor size, Item-based,

User-based

21분 32초

2

행렬요인화(Matrix factorization: MF) 추천

2-1. MF의 원리

MF

16분 15초

2-2. MF의 구현과 최적화

SGD, Class, Hyper parameter

30분 22초

3

SVD & SVD++

3.1. SVD와 SVD++

 

SVD, SVD++

6분 6초

3.2 SVD++ 구현

SVD++

5분 49초

4

Binary data 이용

Bianry data로 추천하기

binary data

16분

5

Deep learning을 이용한 추천

Keras로 MF 구현

Keras, encoding

12분 49초

DL로 추천

Layer

28분 31초

6

Hybrid 추천 시스템

Hybrid 추천

hybrid, CF + MF 추천

17분 31초

7

대용량 데이터 처리

Sparse matrix 사용

sparse matrix

10분 42초

8

최근 동향

최근 추천 시스템 동향

-

13분 45초

                                                                                                                               총 콘텐츠 분량

3시간 43분

 

 

본 강좌는 디지털애널리틱스 융합학과에서 주관하고 있습니다. 

 

문의 :

연세대학교 교무처 교수학습혁신센터 (02-2123-4201~4205)

연세대학교 LearnUs 추진팀 (learnus_office@yonsei.ac.kr)

 

Course Introduction

연세대학교의 우수한 교수진의 노하우와 축적된 교육·연구 성과를 바탕으로 제작된 차별화 된 콘텐츠를 경험함으로써 분야별 전문 지식과 최신 기술을 습득할 수 있는 과정입니다.

Payment Information
  • Price
    ₩ 99,000
  • Discount
    ₩ 0
  • Amount
    ₩ 99,000
  • Estimated Point
    990 Point
Classification
  • Curriculum
    Liberal Arts Course
  • Class Area
    Engineering
  • Subject
    The latest technology
Professor