인공지능
온오프라인
교육마감

경남 파이썬 활용 인공지능 이론과 실습(1차)

접수일정
2022-02-16 ~ 2022-03-31
교육일정
2022-04-05 ~ 2022-06-10(월~목 18:30~22:30 / 토 09:30~18:30, 총160H) (8 차수)
교육대상
인공지능 분야에 관심있는 누구나
교육장소
인제대학교
강사명
김희철
정원
30 (등록인원 : 24명)
교육방식
온오프라인
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  • 교육내용
  • Zoom

※해당 과정 목요일, 토요일 대면 수업이 포함되어있습니다.

▶ 과정명 : 파이썬 활용 인공지능 이론과 실습(1차)


▶ 과정개요 : 

- AI 개요 및 기초 이론, 기계학습 기초 이론 및 실제 구현을 위한 파이썬 프로그래밍 언어 기초 교육

- 파이썬을 활용한 기초적인 기계학습 구현


▶ 교육대상 : 

- 인공지능 분야에 관심있는 누구나

- 인공지능 관련 스타트업을 준비하는 사람


▶ 모집기간 : 2022년 02월 16일(수) ~ 2022년 03월 31일(목)


▶ 교육일정 : 2022년 04월 05일 ~ 2022년 06월 10일(월~목 18:30~22:30 / 토 09:30~18:30)

               ※상기 일정은 변경 될 수 있습니다 

▶ 교육 장소 : 온라인


▶ 교육비 : 전액무료 


▶ 강사진 : 인공지능 전문가 


▶ 선정결과 :  

- 1차 : 서류전형(배울랑교 신청서 검토)

- 2차 : 전화 면접

- 3차 : 합격자 통보


▶ 문의처 : 

- E-MAIL : by.choi@k-abc.com/hi.kang@k-abc.com

- 전화번호 : 02 - 6101 - 9956 / 8855


▶ 수강혜택 : 

- 교육비 전액 무료, 수료증 발급


▶ 커리큘럼 :  

차수

세부 교육 내용

교육일시

교육시수

1

인공지능 핵심 개념 파이썬 기초

405() 18:30~22:30

4()

2

컴퓨터 과학 VS 기계학습

406() 18:30~22:30

4()

3

패턴인식 VS 기계학습

407() 18:30~22:30

4(오프)

4

AI와 산업, 인공지능과 윤리

411() 18:30~22:30

4()

5

파이썬 기초 데이터형, 제어문, 함수 등 기본문법

412() 18:30~22:30

4()

6

인공지능 구현을 위한 파이썬 활용 기술

413() 18:30~22:30

4()

7

인공지능 구현을 위한 파이썬 활용 기술

414() 18:30~22:30

4(오프)

8

NumPy, Pandas, Scikit-Learn 중심의 기계학습구현을 위한 모듈 학습

418() 18:30~22:30

4()

9

430() 09:30~18:30

8(오프)

10

<인공지능 윤리>

502() 18:30~22:30

4()

11

실업과 소득 불평등, 빅데이터와 프라이버시 등

503() 18:30~22:30

4()

12

가상세계와 인공지능, 로봇 인간 공존 등

504() 18:30~22:30

4()

13

<지도학습> 분류와 회귀 문제

507() 09:30~18:30

8(오프)

14

<지도학습> 로지스틱 회귀분석

510() 18:30~22:30

4()

15

지도학습 알고리즘: k-NN, SVM, 의사결정트리, 앙상블

511() 18:30~22:30

4()

16

지도학습 알고리즘: 랜덤포레스트, Bagging/Boosting, 회귀분석

512() 18:30~22:30

4()

17

<인공지능 구현을 위한 파이썬 심화>

514() 09:30~18:30

8(오프)

18

API, JSON으로 데이터 주고받기, Flask 프레임 워크 활용 등

516() 18:30~22:30

4()

19

피처 공학, 차원축소, 성능평가

517() 18:30~22:30

4()

20

비정형 데이터(텍스트, 영상, 시계열)

518() 18:30~22:30

4()

21

<비지도학습>

519() 18:30~22:30

4()

22

k-Means, DBSCAN

521() 09:30~18:30

8(오프)

23

가우시안혼합, 자원축소 PCA(Principle Component Analysis)

523() 18:30~22:30

4()

24

신문기사 트렌드 분석

524() 18:30~22:30

4()

25

<전통적 비기계학습 기반 인공지능>

525() 18:30~22:30

4()

26

탐색, 휴리스틱, 문제해결

526() 18:30~22:30

4()

27

지식표현, 규칙기반 지능형 시스템

530() 18:30~22:30

4()

28

시맨틱 넷, 불확실성 처리, 퍼지 제어

531() 18:30~22:30

4()

29

<유전자 알고리즘>

601() 18:30~22:30

4()

30

유전자 알고리즘 기초 및 문제 해결 분야에 응용

602() 18:30~22:30

4()

31

<그룹 프로젝트>

604() 09:30~18:30

8(오프)

32

2-2인이 팀을 이루어 프로젝트 수행

607() 18:30~22:30

4()

33

<인공신경망 기초>

608() 18:30~22:30

4()

34

케라스, 텐서플로를 활용한 인공신경망

609() 18:30~22:30

4()

35

케라스, 텐서플로를 활용한 심층신경망, 딥러닝 기초

610() 18:30~22:30

4(오프)

총 시수

160H