AI & BlockChain 학습
파이썬을 이용한 ML(Machine Learning) 구현
작성자 - byungjin.dev@gmail.com
주최기관 - 한국에이아이블록체인융합원 [http://k-abc.com/]
도서 - Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow
- 기간 - 2022.04.05. ~ 2022.06.10.
- 교육 - 35회, 160시간
| 차수 | 교육 내용 | 난이도 | 산출물 |
|---|---|---|---|
| 1 | 인공지능 핵심 개념 파이썬 기초 | ||
| 2 | 컴퓨터 과학 VS 기계학습 | ||
| 3 | 패턴인식 VS 기계학습 | ||
| 4 | AI와 산업, 인공지능과 윤리 | ||
| 5 | 파이썬 기초 – 데이터형, 제어문, 함수 등 기본문법 | ||
| 6 | 인공지능 구현을 위한 파이썬 활용 기술(1) | ||
| 7 | 인공지능 구현을 위한 파이썬 활용 기술(2) | ||
| 8 | NumPy, Pandas, Scikit-Learn 중심의 기계학습구현을 위한 모듈 학습(1) | ||
| 9 | NumPy, Pandas, Scikit-Learn 중심의 기계학습구현을 위한 모듈 학습(2) | ||
| 10 | <인공지능 윤리> | ||
| 11 | 실업과 소득 불평등, 빅데이터와 프라이버시 등 | ||
| 12 | 가상세계와 인공지능, 로봇 인간 공존 등 | ||
| 13 | <지도학습> 분류와 회귀 문제 | ||
| 14 | <지도학습> 로지스틱 회귀분석 | ||
| 15 | 지도학습 알고리즘: k-NN, SVM, 의사결정트리, 앙상블 | ||
| 16 | 지도학습 알고리즘: 랜덤포레스트, Bagging/Boosting, 회귀분석 | ||
| 17 | <인공지능 구현을 위한 파이썬 심화> | ||
| 18 | API, JSON으로 데이터 주고받기, Flask 프레임 워크 활용 등 | ||
| 19 | 피처 공학, 차원축소, 성능평가 | ||
| 20 | 비정형 데이터(텍스트, 영상, 시계열) | ||
| 21 | <비지도학습> | ||
| 22 | k-Means, DBSCAN | ||
| 23 | 가우시안혼합, 자원축소 PCA(Principle Component Analysis) | ||
| 24 | 신문기사 트렌드 분석 | ||
| 25 | <전통적 비기계학습 기반 인공지능> | ||
| 26 | 탐색, 휴리스틱, 문제해결 | ||
| 27 | 지식표현, 규칙기반 지능형 시스템 | ||
| 28 | 시맨틱 넷, 불확실성 처리, 퍼지 제어 | ||
| 29 | <유전자 알고리즘> | ||
| 30 | 유전자 알고리즘 기초 및 문제 해결 분야에 응용 | ||
| 31 | <그룹 프로젝트> | ||
| 32 | 2-2인이 팀을 이루어 프로젝트 수행 | ||
| 33 | <인공신경망 기초> | ||
| 34 | 케라스, 텐서플로를 활용한 인공신경망 | ||
| 35 | 케라스, 텐서플로를 활용한 심층신경망, 딥러닝 기초 |