과정상세정보

인공지능활용능력향상을 위한 데이터 모델링

학습시간 1개월/21차시 수준 입문
교강사 첨삭 정원 3,000명
수료기준
진도율 중간평가 시험 과제
80%이상 - - -
학습방법
평생교육

※ 진도율 80%이상 수강 시 이수 완료

※ 학습기간 1달 + 무료 추가복습기간 1년 제공

● 학습시작일 : 선택일 없음 학습일선택학습일 선택


과정소개

AICE는 인공지능 능력시험입니다. 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다.
KT가 개발했고, 한국경제신문과 함께 주관합니다. AICE는 자격기본법 규정에 따라 등록한 민간자격증이며, AICE Associate 등급은 2025년 국가공인 자격으로 신규공인 되었습니다.
본 과정은 AICE Associate 자격 합격을 위한 과정입니다.
본 과정을 통해 데이터 구조와 조작, 파일 입출력, API 및 웹 스크래핑을 통한 데이터 수집, 그룹 집계, 시계열 분석 등의 핵심 기술을 익힐 수 있습니다.
또한, 영화 평점 및 COVID-19 데이터 분석 실습을 통해 데이터 탐색과 인사이트 도출을 경험하며, 궁극적으로 데이터 기반 의사결정 능력과 실무 활용 역량을 배양하는 것을 목표로 합니다.

학습대상

대학생, 직장인 등 인공지능 관련 준전공자

학습목표

1. 데이터 모델링의 기본 개념과 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 활용할 수 있다.
2. 실제 데이터를 기반으로 모델을 구축하고, 모델의 성능을 평가 및 최적화할 수 있다.
3. 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현하여 인사이트를 도출하고, 이를 효과적으로 전달하는 능력을 기를 수 있다.
3. AICE Associate 자격 합격을 위한 학습을 할 수 있다.

강사정보

교강사 소개

첨삭
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내용전문가 소개

박홍규

- 연세대학교 컴퓨터과학과( 학사졸업 )
- 연세대학교 컴퓨터산업시스템공학과( 석사졸업 )
- 연세대학교 정보산업공학( 학사졸업 )

총 경력 : 23년 9개월
- 동양미래대학교 ( 18 년 4 개월 )
- SK텔레콤 ( 2 년 3 개월 )
- 삼성전자 ( 3 년 1 개월 )

학습목차

회차 내용
1회차 인공지능과 머신러닝 개요
2회차 scikit-learn #1. 라이브러리 개요 및 주요 모듈 소개
3회차 scikit-learn #2. iris 데이터를 활용한 모델링 실습(feat. train_test_split, 교차검증, 하이퍼파라미터 최적화)
4회차 회귀(Regression) #1. 캘리포니아 주택 데이터로 배우는 회귀 기초
5회차 회귀(Regression) #2. 다양한 회귀 알고리즘 및 성능지표의 이해
6회차 분류(Classification) #1. 결정트리 개념의 이해
7회차 분류(Classification) #2. 결정트리 실습 - 타이타닉 생존자 예측
8회차 앙상블 #1. 앙상블 개념의 이해
9회차 앙상블 #2. 부스팅 앙상블
10회차 앙상블 #3. XGBoost
11회차 실전 실습 #6 금융 데이터 분석 (산탄데르 은행 고객 거래 예측)
12회차 비지도학습 #1. 클러스터링 기초(K-means를 활용한 음악 취향 분석)
13회차 비지도학습 #2. 클러스터링 심화(DBScan, 계층적 클러스터링)
14회차 비지도학습 #3. 협업 필터링
15회차 딥러닝 #1. 신경망 기초 및 Tensorflow 소개
16회차 딥러닝 #2. 인공신경망 심화(다층 퍼셉트론과 심층신경망)
17회차 딥러닝 #3. 합성곱 신경망(CNN)
18회차 딥러닝 #4. 순환 신경망(RNN)
19회차 실전 실습 #7. 자동차 보험 제안 수락 예측
20회차 실전 실습 #8. 비트코인 가격 예측

교재/교구정보

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※ 보충학습자료 있음

수강후기

과목 평점

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자격증 소개

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시험일정

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시험정보

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