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    고객 센터 1600-6842 평일 09:30 ~ 17:30 점심 12:00 ~ 13:00
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강의 미리보기
유의사항
- 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
총 결제금액
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초보에게 좋습니다. 수강생 문혜미 / 2022.01.18

전체적인 이론 부터 실습까지

 

내용이 체계적으로 잘 구성되어 있고

 

실습하다 모르는 게 있어 질문하면 피드백이 빠르고 친절하게 와서 좋았습니다. 

 

코딩 전공이 아니라 막막했는데

 

어떤 것인지 기본은 알게 된것 같아 기쁘고 감사합니다. 

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후기 수강생 한승은 / 2022.01.03

강의에 오류가 좀 있었지만 인공지능의 개요를 파악하기엔 괜찮았습니다.

기울기 미분 공식과 같은 공식 증명도 해줬으면 좋겠습니다.

 

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후기 수강생 임지영 / 2021.11.30

정말 1도 모르는 상태에서 재반복하면서 영상시청하니 큰 도움이 되는듯합니다

내용을 아는것과 실습을 하는건 다른거라 아직도 헤매고 있지만 꾸준한 복습만이 코알못탈출방법인 듯.

알찬 강의내용 감사합니다

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수강후기입니다 수강생 임무재 / 2021.11.14
본 수업을 통해 그간 알지못했던 새로운 분야에 대해 알게되어 집준하여 공부할 수 있었습니다.. 

비록 과제는 제대로 제출한 것이 몇 되질 못하지만.. 개인적으로 연습을 꾸준히 해야할것 같습니다..

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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
이세훈 강사소개
강사명 이세훈
약력

  총 경력 : 27년 11개월
- 인하공업전문대학 컴퓨터시스템과 교수

수료기준
수료기준
평가기준 진도율 진행단계평가 최종평가 과제 총점
반영비율 100% 0% 0% 0% 100점
수료기준 80% - - - 80점
강의목차
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)
서울 마포구 매봉산로 37, 상암동 DMC산학협력연구센터 1006호 러닝핏 (미림미디어랩)
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