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인공지능 기본과정 (160H)

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본 교육과정은 [인공지능 기본과정]으로 총 160시간, 8주의 기간동안 AI의 전반적인 내용을 학습합니다.
✔️ 학습 대상
인공지능에 관심이 있는 누구나
✔️ 수강 인원
총 3개 클래스 90명 ( 30명/클래스 )
✔️ 추천 대상
인공지능에 관심은 많은데 어떻게 시작해야 할지 몰라 고민하는 누구나
단기간에 인공지능 기본기를 다지고 싶은 누구나
인공지능 분야를 목표로 취업을 준비하고 있는 학생
동료 인공지능 개발자, 연구자들과 원활하게 대화를 나누고 싶은 관련 분야 종사 직장인
✔️ 학습 목표
인공지능에 대한 기본 소양과 역량을 기를 수 있는 과정
기초 개념부터 프로젝트 완성까지
✔️ 학습 내용
인공지능 개론 및 인공지능 기술 구현을 위한 프로그래밍 언어 기초 교육
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인공지능 기본과정 160시간, 8주 기간의 교육 커리큘럼
인공지능 기본과정 (160H)
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교육과정명
주요 내용
학습 주요 기술
ㅇ 인공지능 개요 - 인지 컴퓨팅, 기계학습, 로봇과 자율주행차 등 - 인공지능이란 무엇이며 기반 기술에 대해 학습 ㅇ 머신러닝 개요 - 지도학습, 비지도학습, 강화학습, 과적합, 기초수학 - 머신러닝의 대표적인 학습방법에 대한 이해 ㅇ 머신러닝 알고리즘 소개 - 예측문제, 분류문제, 군집 문제 등 - 간단한 머신러닝 알고리즘의 종류에 대한 이해
- 인공지능 - 머신러닝 - 딥러닝 - 기초지식
인공지능 알고리즘
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ㅇ 지도학습 - k-최근접 이웃 알고리즘, 선형회귀. 로지스틱 회귀 등 - 머신러닝의 지도학습에 대한 이해와 실습 ㅇ 비지도 학습 - k-평균 알고리즘, 병합 군집, 주성분 분석 등 - 머신러닝의 비지도학습에 대한 이해와 실습
- 지도학습 - 비지도학습
인공지능을 위한 기초 파이썬
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ㅇ 인공지능을 위한 파이썬 기초 - 파이썬 개론 및 인공지능에서의 파이썬의 강점 - 변수, 데이터 타입 다루기, 제어문, 에러 핸들링 - 루프문 다루기, 함수를 통한 입출력, 파이썬 패키지 개념 및 사용 ㅇ 인공지능을 위한 파이썬 심화 - API, 가상환경, JSON으로 데이터 주고 받기, API 사용을 위한 키값 다루기, 장식자 사용으로 더 복잡한 프로그램 구현 방법 학습 - 알고리즘 및 인공지능 구현을 위한 파이썬 기초 사용법과 프로그래밍 효율을 올리기 위한 문법 학습
- 파이썬 문법 구사 및 활용능력
머신러닝을 위한 파이썬
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ㅇ 파이썬을 활용한 데이터 분석 - 버전 관리 시스템 Git 사용법 학습 - Numpy와 Scipy를 이용한 수치데이터 분석, Pandas를 이용한 수치 및 문자형 데이터 분석 및 구조 다루는 방법 학습 - Bokeh, Matplotlib, Seaborn을 통한 데이터 분석 결과 시각화 ㅇ 베가 구축과 지리정보 분석 - Vincent을 통해 가시성이 좋은 시각화 모델인 베가를 파이썬으로 구축하는 방법 학습 - Folium, Geopandas를 이용한 지리정보 분석 및 시각화
- 데이터 이동 평균선 예측 전략, 데이터 시각화 및 가공
머신러닝을 위한 수학
Open
ㅇ 머신러닝을 위한 수학 기초 - 통계, 베이즈 확률, 군집화, 연관 알고리즘, 함수형으로 데이터 다루기 - 머신러닝을 위해 기초 수학을 배우고 파이썬으로 구현하는 과정 학습
- 확률과 통계
Count5
(※ 과정 시작 후 상황에 따라 커리큘럼 내 세부 내용은 변동될 수 있습니다)