1장 기계학습과 신경망의 이해

01 기계학습은 무엇인가?
02 지도 학습 과정
03 신경망 모델
04 학습과 평가

2장 머신러닝 기반 문제 해결 과정 : 오렌지와 구글 코랩의 활용

01 오렌지 소개하기
02 오렌지 프로그램 설치하기
03 오렌지 프로그램 화면
04 구글 코랩 사용하기
05 데이터 분석을 위한 파이썬 주요 라이브러리
06 머신러닝 기반 문제 해결 과정

3장 호텔 고객의 만족도를 높이기 위해 어떤 서비스에 중점을 두어야 할까?

01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 호텔 만족도 분류 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 결정트리 모델 구현하기
05 파이썬을 이용해 결정트리 모델 구현하기

4장 펭귄 종을 분류할 수 있는 방법은 무엇일까?

01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 펭귄 종 분류 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 펭귄 종 예측하기
05 파이썬을 이용해 최근접 이웃 알고리즘으로 펭귄 종 예측하기

5장 2040년 자장면 가격을 예측할 수 있을까?

01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 어떤 데이터 처리가 필요할까?
04 자장면 가격 예측 모델은 어떻게 만들까?
05 오렌지를 이용한 선형회귀 모델 구현하기
06 파이썬을 이용해 선형회귀 모델 구현하기

6장 건강 상태를 알면 당뇨병을 예측할 수 있을까?

01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 당뇨병 분류 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 당뇨병 예측하기
05 파이썬을 이용해 당뇨병 예측하기

7장 전 세계의 지진 데이터를 군집화할 수 있을까?

01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 지진 군집화 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 지진 데이터 군집화하기
05 파이썬을 이용해 지진 데이터 군집화하기

8장 인공지능으로 이미지의 용량을 줄이는 방안은 무엇일까?

01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 사진의 군집화 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 사진 데이터 군집화하기
05 파이썬을 이용해 사진 데이터 군집화하기

9장 식료품 구매에 어떤 연관성이 있을까?

01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 식료품 구매의 연관 분석은 어떻게 수행할까?
04 오렌지를 이용한 식료품 구매 연관 분석하기
05 파이썬을 이용해 식료품 연관 분석하기

10장 음파 탐지기로 기뢰와 바위를 구분할 수 있을까?

01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 기뢰와 바위를 분류하는 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 기뢰, 바위 예측하기
05 파이썬을 이용해 기뢰, 바위 예측하기

11장 인공지능으로 사과 농가를 어떻게 도울까?

01 문제 정의하기
02 데이터는 어떻게 수집할까?
03 썩은 사과 분류 모델은 어떻게 만들까?
04 오렌지를 이용한 썩은 사과 분류하기
05 파이썬을 이용해 썩은 사과 분류 예측하기