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인공지능 중고급과정1 (160H)

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본 교육과정은 [인공지능 중고급과정]으로 총 160시간, 8주의 기간동안 AI의 전반적인 내용을 학습합니다.
✔️ 학습 대상
인공지능에 관심이 있는 누구나
파이썬에 대한 기초 지식이 있는 누구나
🌟
아래 항목 중 3개 이상에 해당되는 분이라면 "인공지능 중고급과정1"을 추천해요! 1. 파이썬 환경 설정을 할 수 있다. 2. 함수와 클래스에 대해 설명할 수 있다. 3. 파이썬으로 간단한 계산기를 만들 수 있다. 4. Numpy 라이브러리와 Pandas 라이브러리를 사용한 경험이 있다. 5. 회귀분석에 대해 설명할 수 있다.
✔️ 수강 인원
총 1개 클래스 20명
✔️ 추천 대상
파이썬에 대한 기초 지식이 있는 분
인공지능 프로젝트를 경험해 보고 싶은 분
인공지능 분야를 목표로 취업을 준비하고 있는 분
동료 인공지능 개발자, 연구자들과 원활하게 대화를 나누고 싶은 관련 분야 종사 직장인
✔️ 학습 목표
인공지능에 대한 기초 개념부터 프로젝트 완성까지
✔️ 학습 내용
인공지능 기술 구현을 위한 교육 및 프로젝트 수행
🔥
인공지능 중고급과정 160시간, 8주 기간의 교육 커리큘럼 ※ 과정 시작 후 상황에 따라 커리큘럼 내 세부 내용은 변동될 수 있습니다
인공지능 중고급과정1 (160H)
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교육과정명
주요 내용
학습 주요 기술
ㅇ 인공지능 개요 - 인공지능 소개 및 인공지능 활용 가이드 - 인공지능의 역사, 분야, 최신 동향 - 인공지능의 영향 및 윤리 이슈 ㅇ 인공지능의 종류 및 개론 - 지도학습, 비지도학습, 딥러닝, 강화학습 개론
- 인공지능 - 최신동향 - 윤리 이슈
개발환경 구성
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ㅇ Jupyter Notebook / Colab 개발환경 구성 ㅇ 가상환경 활용
인공지능을 위한 파이썬 응용
Open
ㅇ Python 응용 - 딕셔너리 응용 - 파일 입출력 - N-gram - 예외처리 - 정규표현식
- Python 응용
웹 크롤링 / 데이터 분석 / 데이터 시각화
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ㅇ 데이터분석 및 시각화를 위한 라이브러리 활용 - Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn ㅇ 데이터 분석을 위한 데이터 수집(Web Crawling) - Web Crawling - Request, Selenium, BeautifulSoup, Folium 라이브러리
- Numpy - pandas - Matplotlib - seaborn - Web Crawling
Sympy를 활용한 인공지능을 위한 수학 심화
Open
ㅇ 인공지능을 위한 수학 (Sympy, Scipy 활용) - 함수, 미분/적분, 선형대수, 벡터, 행렬, 확률 및 통계
- 확률과 통계 - Sympy 및 Scipy
머신러닝
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ㅇ 머신러닝 알고리즘 - 선형회귀, MSE, 경사하강법 - 예측문제, 분류문제, 군집 문제 등 - 지도학습(분류, 회귀) - 비지도학습(클러스터링, 군집화, PCA) ㅇ Tensorflow v1.x, v2.x 개요 및 활용 - Version 1, 2 비교 (Eager Execution) 및 활용 - 단순 선형회귀 - 다중 선형회귀 - 로지스틱 회귀
- Linear Regression - Mean Squared Error - 지도학습 - 비지도학습 - Tensorflow - Logistic Regression
딥러닝
Open
ㅇ Tensorflow v1.x, v2.x 및 Keras 활용 - 인공 신경망과 퍼셉트론 (Perceptron) - 오차역전파 (Back Propagation) - 모델 설계 / 과적합 피하기 - K겹 교차 검증 (K-fold Cross Validation) - 컴퓨터 비전 – 컨볼루션 신경망 (CNN) - 자연어(NLP) 처리 – 순환 신경망 (RNN) - 전이학습 (Transfer Learning)
- Keras - Perceptron - Computer Vision - CNN (Convolutional Neural Network) - RNN (Recurrent Neural Network)
프로젝트
Open
ㅇ 프로젝트 수행 - 데이터와 문제에 대한 이해를 바탕으로 개인 또는 팀별로 독창적인 주제로 인공지능 프로젝트 수행
- 프로젝트 수행
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