인공지능 과정
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AICE ASSOCIATE
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| 과정소개 | 강의목차 | 평가기준 | 강사소개 | 수강후기 |
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[과정소개]AICE 인공지능 능력시험 대비 교육입니다.
AICE는 인공지능 활용능력을 평가합니다. KT가 개발했고, KT와 한국경제가 함께 주관합니다. 자세한 소개 자료는 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다. |
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[학습목표]
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[학습대상]데이터 기획, 분석실무자 경력1년 AI전공 석사과정 1년차 |
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[학습방법]탐색적 데이터 분석 > 데이터 전처리 > 머신러닝/딥러닝 모델링 > 모델 성능 평가 |
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[강의목차]
01. AICE 시험 소개 및 개요
02. 실습 환경 세팅 및 파이썬 기초 문법 : 변수와 자료형 03. 제어문 : 조건문/반복문 04. 데이터 살펴보기 1 05. 데이터 살펴보기 2 06. 기초 데이터 다루기 1 07. 기초 데이터 다루기 2 08. 데이터 분석 1 : 비시각화 09. 데이터 분석 2 : 시각화 10. 데이터 전처리 : 결측치/이상치 처리, 인코딩/스케일링 11. AI 모델링 필수 개념 이해 12. 머신러닝 모델링 1 : 선형회귀, 로지스틱 회귀 모델링 13. 머신러닝 모델링 2 : 의사결정나무, 앙상블 모델 모델링 14. 딥러닝 모델링 1 : 인공신경망, 딥러닝 프레임워크 15. 딥러닝 모델링 2 : 딥러닝 모델링 16. 비지도학습 모델링 1 : 차원축소, 군집화 17. 비지도학습 모델링 2 : 비지도학습 모델링 18. 모델 성능 향상 : 하이퍼파라미터 튜닝 19. 분류 20. 회귀 |
[평가기준]
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[특이사항]
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[강사소개]
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[수강후기]
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