- 고용24 및 잡고 수강신청은 개강일 전일 오후 3시에 마감됩니다.
- 고용24 및 잡고 2곳에 동일과정으로 수강신청 해야 합니다.
- 본인부담액 결제는 발급받은 국민내일배움카드로만 결제해야 합니다.
- 평가 및 과제는 모바일 참여가 불가하며, 꼭 PC로 해야 합니다.
교재없음
0원
교재 없는 과정입니다.
근로자
모바일 지원
교재제공없음
20010703
21시간 / 4주
15,600원
0원
15,600원
7,800원
총 훈련비
정부지원금
본인부담액 총 결제금액
이 과정은 인공지능과 머신러닝의 기본 개념을 이해하고 실무에서 활용할 수 있는 핵심 기술을 익히는 것을 목표로 한다.
Scikit-learn을 활용하여 회귀, 분류, 앙상블, 군집화 등의 머신러닝 모델을 실습하고, TensorFlow를 통해 ANN, CNN, RNN, 강화학습을 포함한 다양한 딥러닝 모델을 구현한다. 또한, 교차검증과 하이퍼파라미터 튜닝 등의 최적화 기법을 익혀 모델 성능을 향상시키는 방법을 학습한다. 이론과 실습을 병행하여 데이터 분석 및 모델 구축 능력을 배양하며, 최신 AI 기술 트렌드를 반영한 실습을 통해 실무 적용 역량을 강화한다
* 훈련대상 : 대학생, 직장인 등 인공지능 관련 (준)전공자, AI Certificate for Everyone(AICE) Associate등급 자격증을 준비하는 사람
* 수료자에 한하여 학습종료일로부터 1년
* 미수료 시 진도율이 100%일 경우 8개월
* 미수료 시 진도율이 50% 이상 일 경우 6개월
| 구분 | 내용 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 자격증명 | AICE (Associate) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 관련링크 | https://aice.study/main | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 자격증 일정 |
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| 자격증소개 |
■ 자격정보
※ 소비자 알림사항 - 공식 자격명은 AI Certificate for Everyone이며, 약칭은 AICE(에이스)입니다. - AI Certificate for Everyone(AICE) 종목의 Associate 등급은 국가공인 민간자격입니다. - AI Certificate for Everyone(AICE) 종목의 Junior, Basic, Professional 등급과, AICE Future 종목은 민간자격으로 국가로부터 인정받은 공인자격이 아닙니다. - 민간자격 등록 및 공인제도에 대한 상세내용은 민간자격정보서비스(www.pqi.or.kr) 홈페이지를 참고 바랍니다. ■ 공동 자격관리·운영(발급)기관 정보
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| 수료기준 | 진도율 80% 이상, 평가(반영비율 합산) 60점 이상 | |||
|---|---|---|---|---|
| 평가 | 유형 | 진행단계평가 | 최종평가 | 과제 |
| 10 문항/객관식/60 분 | 20 문항/객관식/60 분 | 1 문항/서술형 | ||
| 점수반영비율 | 10% | 50% | 40% | |
| 응시요건 | 진도율 50% 이상 | 진도율 80% 이상 | 진도율 80% 이상 제출가능 | |
| 응시방법 | PC에서만 응시 가능(태블릿, 스마트폰 응시불가) | |||
| 복습기간 : 훈련 종료일로부터~ | ||
|---|---|---|
| 수료 | 미수료 | |
| 1년 | 진도율 100% | 진도율 50% 이상 |
| 8개월 | 6개월 | |
| 차시 | 주요내용 | 훈련시간 |
|---|---|---|
| 1 | 인공지능과 머신러닝 개요 | 00:25:45 |
| 2 | Scikit-learn #1. 라이브러리 개요 및 주요 모듈 소개 | 00:31:45 |
| 3 | Scikit-learn #2. iris 데이터를 활용한 모델링 실습 | 00:34:47 |
| 4 | 회귀(Regression) #1. 캘리포니아 주택 데이터로 배우는 회귀 기초 | 00:28:56 |
| 5 | 회귀(Regression) #2. 다양한 회귀 알고리즘 및 성능지표의 이해 | 00:33:05 |
| 6 | 분류(Classification) #1. 결정트리 개념의 이해 | 00:33:05 |
| 7 | 분류(Classification) #2. 결정트리 실습 - 타이타닉 생존자 예측 | 00:31:49 |
| 8 | 앙상블 #1. 앙상블 개념의 이해 | 00:30:37 |
| 9 | 앙상블 #2. 부스팅 앙상블 | 00:40:52 |
| 10 | 앙상블 #3. XGBoost | 00:39:28 |
| 11 | 실전 실습 #6. 금융 데이터 분석(산탄데르 은행 고객 거래 예측) | 00:37:59 |
| 12 | 비지도학습 #1. 클러스터링 기초(K-means를 활용한 음악 취향 분석) | 00:31:14 |
| 13 | 비지도학습 #2. 클러스터링 심화(DBScan, 계층적 클러스터링) | 00:25:11 |
| 14 | 비지도학습 #3. 협업 필터링 | 00:32:34 |
| 15 | 딥러닝 #1. 신경망 기초 및 Tensorflow 소개 | 00:27:06 |
| 16 | 딥러닝 #2. 인공신경망 심화(다층 퍼셉트론과 심층신경망) | 00:31:00 |
| 17 | 딥러닝 #3. 합성곱 신경망(CNN) | 00:32:34 |
| 18 | 딥러닝 #4. 순환 신경망(Recurrent Neural Network) | 00:35:09 |
| 19 | 실전 실습 #7. 자동차 보험 제안 수락 예측 | 00:33:19 |
| 20 | 실전 실습 #8. 비트코인 가격 예측 | 00:36:56 |
박홍규
현) 동양미래대학교 부교수
전) 기획혁신부처장 / LINC 3.0사업단장 / 산학협력단부단장 / 재직자교육센터장
/ 평생직업교육센터장 / HiVE센터장 / 산업기술연구소장
주요 강의 분야
전공분야 : 데이터베이스, 빅데이터 처리, 빅데이터 분석
담당과목 : 데이터베이스관리, 빅데이터실습, 클라우드관리, 클라우드기반인공지능
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