2023학년도 하계 AI융합 특강(딥러닝(DNN) 기법을 이용한 데이터 예측)

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  • LMS 온라인 강의
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세부내용

딥러닝(DNN) 기법을 이용한 데이터 예측 특강


1. 기간 : 2023. 7.31 (월) ~ 8.4 (금) 10:00 - 12:00

2. 강사 : AI융합학부 김성신 교수

3. 장소 : LMS를 이용한 실시간 화상 강의

4. 대상 : IT 대학 1~4 학년 또는 기타 학부 딥러닝 기본 프로그래밍에 관심 있는 학생

5. 주제

- 딥러닝을 중심으로 인공지능의 기본 원리를 배우고, Python을 이용한 프로그래밍 실습을 통해 딥러닝에 필요한 기본 문법과 핵심 개념을 익힌다.

- Python 수학 라이브러리 Numpy, Pandas 및 tensorflow 실습을 통해 실생활에 필요한 문제 해결 능력을 기른다.

6. 강의교재

- 참고교재 : 밑바닥부터 시작하는 딥러닝, 기상청 자료 활용

7. 강의 방법

- 기본 문법 설명 및 질의 응답

- 실습 및 토론

8. 선수과목 : 파이썬 기초

9. 주차별 강의 계획서

Class

일자

주제

주요 학습 내용

01

7/31(월)

환경 세팅 & 기본 문법

환경 세팅 & 파이썬 기본 문법

02

8/1(화)

파이썬 라이브러리 활용

Numpy, Pandas 기초

03

8/2(수)

데이터 전처리 및 분석

데이터 요약과 결측치 처리, 시각화(Matplotlib)

04

8/3(목)

딥러닝 실습 I

심층 신경망(DNN)을 사용한 회귀(Regression) 모델 구현 I

실습 : 성적기반 대학원 합격 예측하기

05

8/4(금)

딥러닝 실습 II

심층 신경망(DNN)을 사용한 회귀(Regression) 모델 구현 II

실습 : 평균 기온 예측하기



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