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본 교육은 인공지능 및 머신러닝 입문자를 위한 교육입니다.
머신러닝 프로그래밍
1. 머신러닝이란?
머신러닝은 인공지능(AI)의 한 분야로서, 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이 학습하고 예측하는 능력을 개발하는 과학입니다. 데이터를 통해 학습하고, 이를 바탕으로 패턴을 인식하고 의사결정을 하는 것이 핵심입니다. 머신러닝은 의료, 금융, 소매, 교통 등 다양한 산업에서 응용되며 현대 기술의 중요한 부분을 차지하고 있습니다.
2. 강의 소개
이 강의는 머신러닝의 기본 원리부터 고급 기술까지, 이론과 실습을 병행하며 체계적으로 학습하는 과정입니다. 파이썬과 주요 라이브러리를 활용하여 실제 문제 해결에 필요한 머신러닝 기술을 배우고, 다양한 알고리즘과 모델의 이해를 통해 실질적인 머신러닝 역량을 갖추게 됩니다.
3. 이런걸 배워요
- 머신러닝의 기본 개념 및 원리 이해
- 파이썬과 주요 머신러닝 라이브러리 활용
- 실제 데이터를 사용한 모델 구축 및 평가
- 다양한 머신러닝 알고리즘 실습과 이해
- 실무적 문제 해결을 위한 전략과 기법 습득
4. 강의 내용
- 파이썬 및 라이브러리: 파이썬 기초, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 사용법
- 머신러닝 개요: 머신러닝의 주요 개념, 문제 정의, 데이터의 역할
- 분류와 회귀: 데이터 분류, 예측 모델 개발, 회귀 분석
- 모델 훈련: 데이터 학습 방법, 오버피팅과 언더피팅 이해
- SVM과 결정 트리: 서포트 벡터 머신, 결정 트리 알고리즘
- 앙상블 학습: 랜덤 포레스트, 부스팅, 배깅
- 차원 축소: 피처 선택, 주성분 분석(PCA)
- 비지도 학습: 군집화, 연관 규칙 학습
5. 수강 대상
- 본 강의는 파이썬 및 Numpy, Pandas, maplotlib, sklearn 등의 과학 라이브러리에 대한 기초 지식이 있는 학생을 대상으로 하는 강의입니다.
- 만약, 이에 대한 기초 지식이 없다면 Python으로 배우는 '데이터 분석 프로그래밍' 입문 강의를 먼저 수강할 것을 권장드립니다.
커리큘럼
- 본 강의는 24시간 (최소) ~ 90시간 (최대) 로 다양하게 구성이 가능합니다.
- 아래의 예시는 69시간 커리큘럼의 예시를 보여줍니다.
주제 | 훈련 내용 | 수업 방식 | 훈련시간 (hr) |
---|---|---|---|
선형 회귀 모델 | 선형 회귀와 경사하강법 | 이론 + 실습 | 3 |
다항 회귀와 규제가 있는 선형 모델 | 이론 + 실습 | 3 | |
로지스틱 회귀 | 이론 + 실습 | 3 | |
KNN 모델링 | KNN 작동 원리 이해 | 이론 | 3 |
KNN 분류 및 회귀 실습 | 실습 | 3 | |
의사결정나무 모델링 | 의사결정나무 원리 이해 | 이론 | 3 |
의사결정나무 분류 실습 | 실습 | 3 | |
의사결정나무 회귀 실습 | 실습 | 3 | |
서포트벡터머신 | 서포트벡터머신 원리 이해 | 이론 | 3 |
서포트벡터머신 분류 실습 | 실습 | 3 | |
서포트벡터머신 회귀 실습 | 실습 | 3 | |
앙상블 모델 | 베깅과 부스팅 원리 이해 | 이론 | 3 |
RandomForest, Bagging 실습 | 실습 | 3 | |
Gradient Boosting, AdaBoosting 실습 | 실습 | 3 | |
XGBoost 실습 | 실습 | 3 | |
스태킹 실습 | 실습 | 3 | |
차원축소 | 차원의 저주 | 이론 | 3 |
PCA 및 LLE 실습 | 실습 | 3 | |
기타 차원 축소 기법 | 이론 | 3 | |
군집 | K-means | 이론 | 3 |
가우시안 혼합 | 이론 | 3 | |
연관성 분석 | 연관규칙 분석 원리 | 이론 | 3 |
연관규칙 분석 실습 | 실습 | 3 |
이 강의는 머신러닝의 기초부터 고급 알고리즘까지 이해하고, 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 능력을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 데이터 과학과 인공지능에 관심 있는 모든 이들에게 적합한 과정입니다.
위탁 교육 문의 안내
귀하의 조직에 최적화된 교육 솔루션을 제공합니다.
저희 강좌는 기업, 기관, 혹은 특정 그룹을 위한 맞춤형 위탁 교육 프로그램을 제공합니다. 이를 통해 귀사의 특정 요구사항과 목표에 부합하는 교육 커리큘럼을 설계하고 실행합니다. 우리의 전문가 팀은 귀하의 조직에 특화된 내용으로 강좌를 조정하여, 최대한의 학습 효과를 보장합니다.
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- 유연한 일정 조정: 귀사의 일정에 맞춰 교육 일정을 조율할 수 있습니다.
- 다양한 교육 형태: 오프라인, 온라인 또는 혼합 형태의 교육 방식을 선택할 수 있습니다.
- 실질적인 결과 중심: 실제 업무에 적용 가능한 지식과 기술 습득에 중점을 둡니다.
문의 및 상담 방법:
- 이메일 문의: edu@aicastle.io
- 전화 문의: 031-307-2929
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