/AI_multicampus

What I learned in Multicampus (software institute)

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

AI-설계 교육 정리 🎺 🎵

교육 기간(2019. 04. 22 ~ 2019. 11. 27, 월 ~ 금 09:00 ~ 18:00)

과정 개요: 빅데이터 활용 AI 설계

클라우드(Azure) 구축 및 활용 > 빅데이터 기획/분석 > 빅데이터 활용 : 머신러닝/딥러닝 > 웹

내용

  1. 클라우드 구축(MS Azure)
    • VM, 네트워크 기초, SQL, Azure AD, Container(Docker, k8s), Serverless 등
  2. 데이터 시각화 및 기초 통계(R)
    • 공분산, 상관계수, DataFrame 조작법, dplyr, 문자 빈도 분석(TF-IDF), 시각화(ggplot2) 등
  3. 컴퓨터 비젼(Python)
    • 환경설정(Ubuntu, RHEL, Windows Server on VirtualBox, DB연결), 선형대수, OpenCV, GUI(Tkinter), Object Detection 등
  4. 데이터 전처리 및 시각화(Python)
    • numpy 연습, DataFrame 조작, 정규화/표준화, 원핫 인코딩, 시각화(matplotlib, seaborn 활용) 등
  5. 머신러닝 이해와 구현(Scikit-Learn, Keras)
    • 다중 선형 분류/회기, 로지스틱 분류/회기, 소프트맥스, Decision Tree, Random Forest, SVM, 차원축소(PCA), apriori
  6. 딥러닝 이해와 구현, 자연어 처리(Scikit-Learn, Keras, Tensorflow)
    • CNN, RNN(LSTM, 양방향 LSTM, GRU), 워드 임베딩, 원 핫 인코딩
  7. 강화 학습, GAN
  8. 웹(django, flask)
  9. 특강(github, Agile 방법론, 취업 특강)
  10. 프로젝트

정리현황

  • Done: 클라우드 구축, 데이터 시각화 및 기초 통계, 딥러닝 이해와 구현 자연어 처리, 강화학습
  • TODO: else
  • 퀄리티 높은 강의: 클라우드 구축, 컴퓨터 비전(업데이트 예정), 웹