2024 프로그래밍 고급(AI Engineer 양성과정_머신러닝&딥러닝)
- #공학센터#AI#인공지능#머신러닝#딥러닝
- 재학생, 휴학생, 수료생
- 전체 학년/전체 성별
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- 자연과학대학 수학과
- 자연과학대학 물리학과
- 자연과학대학 화학과
- 자연과학대학 정보통계·보험수리학과
- 공과대학 신소재공학과
- 공과대학 전기공학부
- 공과대학 기계공학부
- 공과대학 화학공학과
- 공과대학 산업·정보시스템공학과
- 공과대학 건축학부
- 공과대학 건축학부 실내건축전공
- IT대학 정보보호학과(계약학과)
- IT대학 글로벌미디어학부
- IT대학 컴퓨터학부
- IT대학 AI융합학부
- IT대학 소프트웨어학부
- IT대학 전자정보공학부(IT융합)
- IT대학 전자정보공학부(전자공학)
- IT대학 미디어경영학과
- IT대학 정보보호학과
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학습역량 전공심화
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ascee@ssu.ac.kr
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02-828-7138
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온라인
단순 코딩이 필요 없는 머신러닝 학습에 중점을 두고 있습니다.
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세부내용
파이썬에 대한 이해가 있는 학생들이 신청하시기 바랍니다.(중요)
■ 교육 개요
1. 대 상 : 공과대학/ IT대학/ 자연과학대학 학부생
2. 모집인원 : 25명
3. 장 소 : 온라인(실시간)
4. 교육일정 : 2024. 7. 15.(월) ~ 7. 19.(금), 5일간
5. 교육시간 : 09:00~18:00(점심시간 1시간 제외, 하루 8시간(총 40시간)교육)
6. 수 강 료 : 없음(공학센터 지원)
7. 준비물품 : 노트북(필수!!)
■ 접수 기간 : ~ 2024. 7. 11.(목) 오전 10시 까지 선착순 접수
(선착순 25명 자동승인 / 대기(후보학생) 15명)
※ 선착순 접수이기 때문에, 신청과 동시에 승인이 됩니다. 승인 후 갑자기 취소통보를 하거나 무단 불참을 하여 다른 학생의
기회를 없애서 피해를 주지 않도록 신청에 신중하여 주시기를 꼭 당부드립니다.
※ 수업 시작일에 무단 결석을 할 경우, 향후 공학교육혁신센터에서 주관하는 프로그램 지원 시 불이익이 있을 수 있습니다.
※ 파이썬에 대한 기초지식이 있는 학생만 지원해주세요!!(중요★)
■ 교육 내용
ㅇ교육목표
1. 데이터 수집 및 전처리: 다양한 출처에서 데이터를 수집하고 전처리하여 분석준비를 할 수 있다.
2. 모델 선택과 최적화: 여러 머신러닝 모델 중 적합한 모델을 선택하고 하이퍼파라미터를 조정하여 최적화할 수 있다.
3. 딥러닝 알고리즘 활용: CNN과 LSTM 등의 딥러닝 알고리즘을 이해하고, 특정 문제에 적합하게 적용할 수 있다.
4. 프로젝트 기반 학습: 실제 데이터에 대한 분석 프로젝트를 수행하여 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있다.
ㅇ교육일정
일정 | 상세 교육내용 | 주제 |
1일차 | 세상 속 인공지능 알아보기: 기술 및 동향 | 인공지능 알아보기 |
인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개념 소개 | ||
머신러닝 학습방법 소개 및 과정 이해 | ||
데이터 유형, 변수, 표준 입출력 함수 | 파이썬 프로그래밍 | |
조건문, 반복문 | ||
함수, 모듈, 클래스, 파일 입출력 | ||
수치 계산 파이썬 패키지: Numpy | 데이터 과학을 위한 파이썬 패키지 다루기 | |
2일차 | 정형 데이터를 다루기 위한 파이썬 패키지: Pandas | |
데이터 시각화를 위한 파이썬 패키지: Matplotlib | ||
공공 데이터 활용 미세먼지 분석 | 데이터 분석 프로젝트 | |
영화 데이터 분석하기 | ||
웹 스크래핑 방식(정적/동적 방식) 소개 | 데이터 수집하기 | |
3일차 | 파이썬 패키지를 사용한 URL/ 이미지 데이터 다운로드 | |
머신러닝 모델 구현을 위한 파이썬 패키지: Scikit-learn | 머신러닝 기본 실습 및 프로젝트 | |
머신러닝 분류 모델 개념 이해 및 구현하기 - 분류 프로젝트: 운동선수 포지션 예측 - 회귀 프로젝트: 직원 감소율 예측 | ||
4일차 | 머신러닝 군집화 모델 개념 이해 및 구현하기 - 군집화 프로젝트: 마케팅 전략 수집을 위한 쇼핑몰 고객 군집화 | |
딥러닝 개념 이해 및 구축 플랫폼 소개: Tensorflow | 딥러닝 기본 실습 및 프로젝트 | |
딥러닝 정형 데이터 분류/회귀 모델 구현하기: DNN - 고객 이탈 예측 - 주택 가격 예측 | ||
5일차 | 컴퓨터 비전 기초 이해 | |
딥러닝 이미지 데이터 분류 모델: CNN -폐렴 감염 예측 | ||
자연어처리(NLP) 기초 이해 | ||
딥러닝 텍스트 데이터 분류 모델: LSTM - 스팸 메일 분류 |
※ 상기 일정은 진행상황에 따라 부분 변경될 수 있습니다.
■ 주의사항
1. 총 교육시간의 80%(32시간) 이상 이수해야 수료증이 발급됩니다.(출석 확인)
2. 출석체크는 온라인 상으로 수시로 체크됩니다.
3. 온라인 강의 시 비디오 ON(비디오를 켜주셔야 화면공유 및 실습지도가 가능합니다.)
4. 본 교육은 단기 집중대비반으로, 교육환경을 위해 끝까지 수료할 수 있는 학생만 신청해 주세요.
5. zoom 구동 환경이 충분히 갖춰진 학생만 신청해 주세요.
6. 파이썬 기초 지식 필요! (아래 기준표를 모두 충족하는 학생에 한하여 지원 바람)
V 파이썬 문법 기초자료형: 숫자형 자료형/ 문자열 자료형/ 리스트/ 튜플/ 딕셔너리의 개념을 알고 있다. V 조건문(IF문), 반복문(While문, For문)을 알고 있다. V 기본 통계 개념: 평균, 분산, 표준편차 등의 개념을 알고 있다. |
■ 문의사항 : 공학교육혁신센터 02-828-7138 (형남 311호)
프로그램 후기
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2024 프로그래밍 고급(AI Engineer 양성과정_머신러닝&딥러닝)
~
1,200 부터
까지29 명 / 25 명
(최대 40 명 접수가능)
종료