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• ▶ [인공지능 특강] 1강. 인공지능의 개요 | 머신러닝의 유형 | 약인공지능 vs 강인공지능 | 규칙기반 전문가시스템 | PART1.머신러닝 | IT의 답을 터득하다, 아답터 · 2026.02.13
• ▶ [인공지능 특강] 15강. 인공신경망의 역사 | 퍼셉트론의 등장 | XOR 문제와 1차 암흑기 | 다층 퍼셉트론과 2차 암흑기 | PART2.딥러닝 | IT의 답을 터득하다, 아답터 · 2026.04.11
• ▶ [인공지능 특강] 14강. 시계열 분석 | 시계열 데이터 | 정상성(차분과 변환) | 평활화 | AR / MA / ARIMA | PART1.머신러닝 | IT의 답을 터득하다, 아답터 · 2026.04.07
• ▶ [인공지능 특강] 13강. 강화학습 | 마르코프 체인과 마르코프 결정 과정 | 벨만방정식 | 탐사와 탐험 | SARSA / Q-Learning / DQN | PART1.머신러닝 | IT의 답을 터득하다, 아답터 · 2026.04.03
• ▶ [인공지능 특강] 12강. 연관규칙분석 | 지지도 / 신뢰도 / 향상도 | Apriori 알고리즘 | FP-Growth | 순차패턴탐색 | PART1.머신러닝 | IT의 답을 터득하다, 아답터 · 2026.03.31
• ▶ [인공지능 특강] 11강. 차원축소 | 차원의 개념 | 차원의 저주 | PCA / LDA / MDS / t-SNE / UMAP | PART1.머신러닝 | IT의 답을 터득하다, 아답터 · 2026.03.27
• ▶ [인공지능 특강] 2강. 머신러닝 파이프라인 | 전처리(결측값, 이상값, 표준화) | 데이터 분할과 교차검증 | 적대적 공격과 대응방안 | PART1.머신러닝 | IT의 답을 터득하다, 아답터 · 2026.02.14
• ▶ [인공지능 특강] 10강. 비계층적 군집분석 | K-Means | DBSCAN | Elbow Method | 퍼지군집화/EM알고리즘/SOM | PART1.머신러닝 | IT의 답을 터득하다, 아답터 · 2026.03.18
• ▶ [인공지능 특강] 9강. 계층적 군집분석 | 응집형/분리형 | 민코우스키/마할라노비스 거리 | 자카드/코사인 유사도 | 실루엣 계수 | PART1.머신러닝 | IT의 답을 터득하다, 아답터 · 2026.03.16

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