- 해당 과정은 Windows 환경을 기반으로 강의 내용이 구성되어 있습니다.
이 과정을 수강하면
1. 머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해서 이해할 수 있다.
2. 머신러닝 모델 개발의 필수적인 라이브러리에 대해 이해할 수 있다.
3. 머신러닝에 필수적인 데이터 분석에 대한 이해를 할 수 있다.
4. 다수의 범주를 갖는 데이터를 다중 분류를 통해 해결 수 있다.
5. 다층 퍼셉트론을 예측 문제에 활용할 수 있다.
이런 분들에게 추천드려요!
1. 비전공자, 뼈문과 등 코딩 초보자
2. 블록 코딩을 통해 컴퓨터적 사고와 직관력을 증진시키고자 하는 분
3. 파이썬 기초 과정 수강 후 심화 과정 학습을 원하시는 분
4. 웹 개발자로 취직을 목표하는 취준생 및 이직/전직을 통해 커리어를 전환하고자 하는 분
5. 디지털 역량 개발을 통해 현업에 적용/활용하고자 하는 분
한 달 동안 이 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. 현직 개발자에게 1:1 오픈카톡방으로 질문 가능
3. 이력서에 기재 가능한 NCS코드 인증 수료증 지급!
4. 학습 종료 후에도 복습 기간 1년동안 완벽하게 숙지 가능
강사명 | 이세훈 |
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약력 |
- 인하공업전문대학 컴퓨터시스템공학과 교수 - 인하공업전문대학 인공지능·빅데이터센터 센터장 - 한국인공지능교육학회, 한국컴퓨터정보학회 부회장 |
평가기준 | 진도율 | 진행단계평가 | 최종평가 | 과제 | 총점 |
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반영비율 | 100% | 0% | 0% | 0% | 100점 |
수료기준 | 80% | - | - | - | 80점 |
차시 | 강의명 |
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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) |