머신러닝의 원리 이해 및 Python 의 다양한 라이브러리를 인공지능 모델 개발에 적용할 수 있는 기본 지식을 습득한다.
교육내용
교육대상
수강 대상 가. Python 기초지식 보유자
신청 자격 협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능
과정 수강 안내 1. 과정 개강/폐강 확정
개/폐강 여부는 개강 1주일 전에 확정됩니다. 추후 과정 확정 여부 및 기타 안내사항은 교육을 신청해주신 모든 분들에게 개별 안내 드립니다.
2. 교육 대기상태
교육 "대기"상태에서는 교육 승인상태가 아닙니다. 개강이 확정 된 후 교육 승인되신 분들은 교육 '확정' 상태로 변경됩니다. 3. 개강 안내
개강 안내 메일 및 문자는 개강 일주일 전에 발송됩니다.
과정 커리큘럼
1일차.
가. scikit-learn 활용하기
나. keras 활용하기
다. 머신러닝 관련 패키지 전반에 대한 이해하기
라. Jupyter Notebook 활용하기
2일차.
가. 선형대수 이해하기
나. 머신러닝에 필요한 수학 기초 이해하기
다. 머신러닝의 개념과 원리
3일차.
가. Machine Learning 모델 이해하기
나. 지도학습/비지도학습 (Linear/Logistic Regression /k-nearest/SVM/Tree models/Clustering, PCA 등) 이해하기
다. 신경망의 원리(CNN, RNN) 이해하기
4일차.
가. 전이학습 모델 이해하기
나. Sequence Model 이해하기
다. GAN 원리 이해하기 및 실습
패널티 안내
선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.
- 교육 당일 사전 연락없이 결석 시 (당일 No Show)
- 교육 중 사전 연락없이 이탈 시
패널티를 3번 이상 부여받은 경우 수강생은 3개월 동안 수강제한을 받습니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 재직 중이신 회사의 모든 수강생은 3개월 수강제한을 받습니다.
비대면 과정
해당 과정은 Zoom을 통한 비대면 라이브 과정입니다.
필수는 아니오나 과정 수강 시 캠 활성화 요청 드립니다.