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
- 1머신러닝 기초 개념 & Google Colab 소개
- 2머신러닝을 위한 넘파이(Numpy) & 판다스(Pandas)
- 3scikit-learn 기초
- 4분류(Classification)와 회귀(Regression)
- 5Kaggle 소개 & 타이타닉 생존자 예측해보기
- 6Regression을 위한 알고리즘
- 7Classification을 위한 알고리즘
- 8머신러닝 성능 향상을 위한 기법들
훈련 진행 유의사항
- 본인인증 — 휴대폰 본인인증을 입과 시 (최초 1회), 진도학습 시 (1일 1회), 시험·과제·진행평가 시 수행합니다.
- 수료기준 — 진도율 80% 이상 충족 시 수료 처리됩니다.
- 1일 진도제한 — 1일 최대 8시간까지 학습할 수 있습니다.
- 진도율 산정 — 학습한 차시가 아닌 학습시간 기준으로 산정되며, 차시별 인정시간의 50% 이상 학습 시 인정됩니다.
- 평가 — 진행단계평가·시험·과제가 있으며, 최종평가는 진도율 충족 + 진행평가 완료 후 응시할 수 있습니다.
- 부정행위 — 베낀 답안(모사답안)은 처리기준에 따라 불이익이 있을 수 있습니다.
- 자동 로그아웃 — 장시간 활동이 없으면 최대 120분 후 자동 로그아웃됩니다.