과정 소개
머신러닝 초/중급자를 위해서 자세한 개념과 실제 프로그램 코드를 통한 학습!
1. 머신러닝 초급자를 위한 AI, 머신러닝, 딥러닝의 주요 개념과 구조 설명 - 머신러닝입문자들을 위해서 AI(Artificial Intelligence), Machine Learning, Deep Learning의 주요 개념과 구조를 이해하기 쉽게 설명
2. 머신러닝(Machine Learning) 프로그램 코드를 통한 학습 - 현업에서 활용 가능한 실제 머신러닝 프로그램 코드를 통해서 프로그램 구조와 기법에 대한 자세한 설명 - 강의에서 설명한 머신러닝 프로그램 코드는 학습자가 GitHub를 통해서 직접 다운로드 가능
커리큘럼 총 8차시
- 1차시머신러닝 기초 개념 & Google Colab 소개
- 2차시머신러닝을 위한 넘파이(Numpy) & 판다스(Pandas)
- 3차시scikit-learn 기초
- 4차시분류(Classification)와 회귀(Regression)
- 5차시Kaggle 소개 & 타이타닉 생존자 예측해보기
- 6차시Regression을 위한 알고리즘
- 7차시Classification을 위한 알고리즘
- 8차시머신러닝 성능 향상을 위한 기법들
수료 기준 · 유의사항
- 수료기준 — 진도율 80% 이상 과 과정별 수료 처리 조건을 확인해 주세요.
- 1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
- 진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.
- 평가 — 과정에 설정된 평가와 응시 조건은 내 강의실에서 확인할 수 있습니다.
- 부정행위 — 베낀 답안(모사답안)은 처리기준에 따라 불이익이 있을 수 있습니다.
- 자동 로그아웃 — 장시간 활동이 없으면 최대 120분 후 자동 로그아웃됩니다.