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인공지능 고급과정 (160H)

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본 교육과정은 [인공지능 고급과정]으로 총 160시간, 8주의 기간 동안 AI의 전반적인 내용을 학습하는 과정입니다.
✔️ 학습 대상
인공지능의 기초를 아시는 분
🌟
아래 항목 중 4개 이상에 해당되는 분이라면 "인공지능 고급과정"을 추천해요! 1. 어떤 언어이든 간단한 구구단 프로그램을 작성할 수 있다. 2. 파이썬의 리스트와 딕셔너리가 무엇인지 말할 수 있다. 3. 함수가 왜 사용되는지에 대해 말할 수 있다. 4. pandas, seaborn, scikit-learn는 어떤 용도로 사용되는 라이브러리인지 말할 수 있다. 5. (1,2,3,4,5,6)의 중앙값이 무엇인지 말할 수 있다. 6. 머신러닝의 지도학습과 비지도학습의 차이를 설명할 수 있다.
✔️ 수강 인원
총 1개 클래스 30명
✔️ 추천 대상
인공지능 분야를 목표로 취업을 준비하고 있는 학생
동료 인공지능 개발자, 연구자들과 원활하게 대화를 나누고 싶은 관련 분야 종사 직장인
✔️ 학습 목표
인공지능에 대한 역량을 기를 수 있는 과정
✔️ 학습 내용
인공지능 개론 및 인공지능 기술 구현을 위한 프로그래밍 언어 기초 교육
🔥
인공지능 기본과정 160시간, 8주 기간의 교육 커리큘럼
인공지능 고급과정 (160H)
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교육과정명
주요 내용
학습 주요 기술
ㅇ 과정 커리큘럼 설명 및 오리엔테이션 ㅇ 과정 개요 및 머신러닝/딥러닝 개요
- 오리엔테이션 - 기초 지식
인공지능을 위한 기초 파이썬
Open
ㅇ 파이썬 개발환경 설치 ㅇ 파이썬 기본 실습 및 정리 - 변수, 데이터 타입, 제어문, 반복문 - 함수 및 파이썬 클래스 알아보기 ㅇ 간단한 파이썬 프로그래밍 - 주소록 프로그램 만들기 등
- 파이썬 기본 지식
파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석
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ㅇ 파이썬 라이브러리를 활용한 시각화 - matplotlib, seaborn, folium ㅇ 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 처리 - pandas ㅇ 데이터 분석 실습해보기 (자율과제) 공공 데이터를 활용하여 분석해보기
- 파이썬 라이브러리 matplotlib seaborn folium pandas
머신러닝 시작하기
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ㅇ 지도학습과 비지도학습 - knn 알고리즘 - 의사결정트리 - 앙상블 기법 알아보기 - 비지도학습 Kmean, PCA알아보기 - 데이터 나누기 및 평가 - 모델 평가 및 개선
- 파이썬 머신러닝 알고리즘 knn, decision tree, 앙상블 - 비지도학습 Kmean, PCA에 기본 - 모델 평가 및 개선
캐글 데이터 분석 입문
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ㅇ 데이터 분석 실전 캐글 대회 참여해보기 - 캐글 소개 - 타이타닉 생존자 예측 - Predict Future Sales 대회 예측 (자율과제) 캐글 대회 노트북 분석 및 발표해보기
- 캐글 데이터 분석 대회 실습
딥러닝 입문
Open
ㅇ 딥러닝 입문 - 딥러닝 기본을 위한 Numpy 알아보기 - 케라스 소개 및 나의 첫 모델 만들기
- 딥러닝 라이브러리 keras - 파이썬 라이브러리 numpy
Count6
(※ 과정 시작 후 상황에 따라 커리큘럼 내 세부 내용은 변동될 수 있습니다)