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- HRD-Net 및 러닝핏 수강신청은 "영업일 기준 학습시작 전일 오후 4시 30분"에 마감됩니다.
- 국민내일배움카드 과정은 반드시 HRD-Net 온라인 수강신청 절차를 동시에 진행해야 합니다.
* 평가 및 과제는 모바일로 참여가 불가합니다.
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코알못을 위한 블록 코딩으로 배우는 인공지능
과정분류
NCS직무분류 : 인공지능모델링(20010703)
강의정보
25강, 수강기간 30일
신청유형
학습기간
2022-01-24 ~ 2022-02-22
결제금액
지원금
총 결제금액
과정소개
💥 빠르게 보는 세 줄 요약
1. 어려운 텍스트 코딩은 가라~ 블록코딩으로 쉽게 코드 짜자!
2. 현직 개발자에게 1:1 카톡 가능!
3. 인공지능 AI 수료증으로 IT 대기업 스펙 쌓기 가능!
비싸서...😥 어려워서...😓 미뤄두던 코딩 강의, 이번 기회에 배우세요
러닝핏이 알려드리는 대로 차근차근 따라하면 당신도 곧 코잘알 😎
교육대상
🌱 이런 분들에게 추천드려요!
1. 코알못 코딩을 잘 몰라서 배우고 싶은 분
2. 비전공자 IT기업 취업을 목표로 코딩지식을 쌓고자 하는 분
3. 직장인 프로그래밍을 통한 효율적인 업무를 원하는 분
4. 텍스트코딩?! 어려운 문법에 두려움을 느껴 코딩을 못 배우셨던 분
5. 경단녀 취업 스펙이 없어 재취업에 어려움을 느끼는 분
수강혜택
🔥 한 달 동안 코알못 과정을 이수하면
1. IT기업 취업 시, 경쟁력 있는 스펙
2. 비개발자 스스로 코딩 활용 가능
3. 개발자와의 소통능력 및 업무 효율성 증대
4. 공기업 지원 시, 직무교육 이수 서류 가산점
🎁매력적인 혜택 4가지!
1. 딱 한 달이면 코딩 기초지식 쌓기 가능
2. 현직개발자에게 1:1 오픈카톡방으로 질문 가능
3. 이력서 기재 가능한 NCS코드 인증 수료증 지급!
4. 1년 복습 기간동안 완벽하게 학습가능
강사소개
| 강사명 | 이세훈 |
|---|---|
| 약력 |
총 경력 : 27년 11개월 |
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 진행단계평가 | 최종평가 | 과제 | 총점 |
|---|---|---|---|---|---|
| 반영비율 | 100% | 0% | 0% | 0% | 100점 |
| 수료기준 | 80% | - | - | - | 80점 |
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 인공지능 및 머신러닝 소개 (40분 6초) |
| 2차시 | 티처블머신(TM)을 이용한 머신러닝 경험하기 (32분 59초) |
| 3차시 | 머신러닝포키즈(ML4K)를 활용한 인공지능 모델 개발 (39분 1초) |
| 4차시 | 프로그래밍 기초 이론과 코드비 툴 (19분 18초) |
| 5차시 | 프로그래밍 로직 기초 (26분 30초) |
| 6차시 | 머신러닝을 위한 넘파이 데이터 분석 기초 (31분 19초) |
| 7차시 | 머신러닝을 위한 데이터 분석 응용 (37분 32초) |
| 8차시 | 선형회귀 이론 및 LSM 기법 (28분 48초) |
| 9차시 | 라이브러리를 활용한 단순선형회귀 구현 (22분 23초) |
| 10차시 | 넘파이를 활용한 단순선형회귀 개발 (24분 28초) |
| 11차시 | 다중선형회귀 구현 및 자동차 연비 데이터 분석 (30분 57초) |
| 12차시 | 자동차 연비 데이터를 활용한 다중선형회귀 구현 (21분 18초) |
| 13차시 | 로지스틱 회귀 이론 및 사이킷런을 통한 모델 구현 (26분 52초) |
| 14차시 | 넘파이로 로지스틱 회귀 직접 구현하기 (21분 16초) |
| 15차시 | 다변수 로지스틱 회귀와 다중 분류 (29분 5초) |
| 16차시 | 다중 분류 구현 및 군집화 이론∙실습 (25분 16초) |
| 17차시 | 무작위 데이터를 활용한 군집화 실습 (21분 39초) |
| 18차시 | 붓꽃 데이터를 활용한 비지도 학습 (23분 37초) |
| 19차시 | 이상탐지 이론 및 기초 실습 (22분 56초) |
| 20차시 | 이상 탐지 실습 심화 (32분 52초) |
| 21차시 | 퍼셉트론 이론 및 단층 퍼셉트론 구현 (27분 27초) |
| 22차시 | 넘파이를 활용한 다층 퍼셉트론 구현 (25분 45초) |
| 23차시 | 다층 퍼셉트론의 분류 기법 구현 및 과적합 문제 (25분 55초) |
| 24차시 | 다층 퍼셉트론을 통한 예측 문제 해결 (20분 2초) |
| 25차시 | 다층 퍼셉트론을 활용한 자동차 연비 예측 (22분 21초) |
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