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강의목차
차시	강의명
Machine Learning
1차시	데이터분석 및 기계학습 소개
2차시	파이썬(Python) 기초
3차시	데이터전처리(Preprocessing)
4차시	의사결정나무(Decision Trees) / 모델평가(Model Evaluation) 이론
5차시	의사결정나무(Decision Trees) / 모델평가(Model Evaluation) 실습
6차시	딥러닝 실습을 위한 케라스(Keras) 기초
7차시	회귀분석(Regression)
Deep Learning
8차시	서포트벡터머신(Support Vector Machines) / 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 딥러닝(Deep Learning) 이론
9차시	서포트벡터머신(Support Vector Machines) / 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 딥러닝(Deep Learning) 실습
10차시	Convolutional NN, Recurrent NN & Autoencoder (이론) I
11차시	Convolutional NN, Recurrent NN & Autoencoder (이론) II
12차시	CNN 실습 1
13차시	CNN 실습 2
14차시	CNN 실습 3
15차시	CNN 실습 4
16차시	CNN 실습 5
17차시	CNN 실습 6
18차시	RNN 실습
19차시	차원 축소(Dimension Reduction) 1
20차시	차원 축소(Dimension Reduction) 2
21차시	차원 축소(Dimension Reduction) 3

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