[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 패키지 교육

181,170원

지원유형
- 일반과정
- 평생교육이용권
학습기간
수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
수료기준 진도 80% 이상

181,170원

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AICE Associate 과정은 데이터 분석, 처리, 모델링을 배우고, 실무에 바로 적용 가능한 인공지능 활용 능력을 기를 수 있습니다.

학습방법 : HTML5 ( PC

, 스마트폰, 타블렛

학습차시 : 60차시

학습시간 : 61시간

학습시간 : 61시간 60차시

난이도 : 향상

국가공인 AICE Associate 자격취득을 위한 커리큘럼으로 시험 출제 범위인 데이터 분석, 데이터 처리, 데이터 모델링 세가지로 독립 된 커리큘럼 및 실전 예제 중심의 학습을 제공하여 다양한 종류의 예제를 학습할 수 있습니다.또한 유형별 실제 업무 적용 방안과 현실 사용 사례도 함께 제시하여 자격취득 이후에도실무에 적용하여 활용할 수 있도록 학습이 구성되었습니다.

AICE는 인공지능 능력시험으로, 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가한다.
AICE는 자격기본법 규정에 따라 등록한 민간자격증이며, AICE Associate 등급은 2025년 국가공인민간 자격으로 신규공인 되었다.
본 과정은 국가공인민간 AICE Associate 자격취득을 위한 커리큘럼으로 시험 출제 범위인 데이터 분석, 데이터 처리, 데이터 모델링 세가지로 독립 된 커리큘럼 및 실전 예제 중심의 학습을 제공하여 다양한 종류의 예제를 학습할 수 있다.
또한 유형별 실제 업무 적용 방안과 현실 사용 사례도 함께 제시하여 자격취득 이후에도 실무에 적용하여 활용할 수 있도록 학습이 구성되어 있다.

대학생, 직장인 등 인공지능 관련 (준)전공자 등

수료증수료시 발급가능

수강증명서학습시작 이후 발급가능

필수평가 : 진도 (80% 이상)

총점 80 점 이상시 수료

30일 + 무료복습기간 360일

✅ 학습기간 + 무료복습기간 내 무제한 반복 수강 가능!

- 실제 해당 강의의 커리큘럼은 복습기간을 포함하지 않는 30일 입니다.

[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 패키지 교육: 1. 빅데이터를 위한 파이썬 소개
26 분; 2. 데이터 분석을 위한 개발환경 소개 및 기초 실습
28 분; 3. Series #1. 1차원 데이터 개념 및 Series 생성 실습
28 분; 4. Series #2. 자유자재로 다루기 (속성 및 함수)
27 분; 5. DataFrame #1. 개념 및 생성 실습
31 분; 6. DataFrame #2. 자유자재로 다루기(속성 및 함수)
26 분; 7. DataFrame #3. 원하는 데이터만 선택하기
28 분; 8. 데이터 입출력. 파일에서 데이터 읽고 쓰기
26 분; 9. 데이터 가공 #1. 새로운 컬럼 추가 및 삭제하기 (feat. 함수적용, 산술연산)
30 분; 10. 데이터 가공 #2. 고차원 데이터 다루기(feat. 계층 색인)
28 분; 11. 데이터 가공 #3. 데이터 통합하기 (여러 개의 데이터를 하나로 합치기)
30 분; 12. 데이터 가공 #4. 정렬 및 집계
30 분; 13. 실전 실습 #1. 영화 평점 데이터 탐색 및 전처리 (1)
30 분; 14. 실전 실습 #1. 영화 평점 심화 분석 (2)
33 분; 15. 시계열 데이터 #1. 날짜와 시간 데이터 다루기(datetime)
26 분; 16. 시계열 데이터 #2. datetime 관련 주요 함수
29 분; 17. 실전 실습 #2. covid 19 데이터 탐색 및 기초분석
26 분; 18. 실전 실습 #2. covid 19 데이터 심화 분석
31 분; 19. 외부 데이터 활용 #1. API 활용
26 분; 20. 외부 데이터 활용 #2. 웹스크래핑 (feat. Selenium)
30 분; 21. 데이터 시각화 및 전처리 개요
26 분; 22. matplotlib #1. 라이브러리 소개 및 기본 실습
26 분; 23. matplotlib #2. 설정 변경 및 pandas 시각화
26 분; 24. seaborn #1. 범주형 데이터 시각화 실습
27 분; 25. seaborn #2. 관계형 데이터 시각화와 히트맵 실습
29 분; 26. plotly #1. 소개 및 기초 실습(막대 그래프)
28 분; 27. plotly #2. 기초 실습(선 그래프, 파이차트, 산점도) 및 시각화 라이브러리 비교
26 분; 28. folium #1. 지도 시각화 라이브러리 소개 및 folium 기초 실습
29 분; 29. folium #2. 플러그인 기능(MarkerCluster, choropleth 등)을 활용한 심화 실습(feat. 서울시 따릉이 대여소 시각화)
30 분; 30. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 탐색 및 전처리
28 분; 31. 실전 실습 #3. 서울시 유동인구 데이터 분석 및 시각화
31 분; 32. 데이터 전처리 #1. 개요 및 수치형 데이터 처리(결측치, 구간화, 정규화)
30 분; 33. 데이터 전처리 #2. 범주형 데이터 전처리(레이블 인코딩, 원핫 인코딩)
33 분; 34. 실전 실습 #4. 타이타닉 데이티 전처리
43 분; 35. 고급 데이터 전처리 #1. 이상치 탐지 및 처리(IQR, Z-Score)
34 분; 36. 고급 데이터 전처리 #2. 불균형 데이터 처리 (SMOTE)
32 분; 37. 특성 공학 #1. 특성 공학의 개념 및 특성 선택 실습
29 분; 38. 특성 공학 #2. 차원 축소의 이해와 MNIST 실습
36 분; 39. 텍스트 데이터 전처리 개요 및 과정 실습 (토큰화, 불용어 제거, TF-IDF)
27 분; 40. 실전 실습 #5. 네이버 영화 리뷰 분석
32 분; 41. 인공지능과 머신러닝 개요
26 분; 42. scikit-learn #1. 라이브러리 개요 및 주요 모듈 소개
32 분; 43. scikit-learn #2. iris 데이터를 활용한 모델링 실습(feat. train_test_split, 교차검증, 하이퍼파라미터 최적화)
35 분; 44. 회귀(Regression) #1. 캘리포니아 주택 데이터로 배우는 회귀 기초
29 분; 45. 회귀(Regression) #2. 다양한 회귀 알고리즘 및 성능지표의 이해
34 분; 46. 분류(Classification) #1. 결정트리 개념의 이해
34 분; 47. 분류(Classification) #2. 결정트리 실습 - 타이타닉 생존자 예측
32 분; 48. 앙상블 #1. 앙상블 개념의 이해
31 분; 49. 앙상블 #2. 부스팅 앙상블
41 분; 50. 앙상블 #3. XGBoost
40 분; 51. 실전 실습 #6 금융 데이터 분석 (산탄데르 은행 고객 거래 예측)
38 분; 52. 비지도학습 #1. 클러스터링 기초(K-means를 활용한 음악 취향 분석)
32 분; 53. 비지도학습 #2. 클러스터링 심화(DBScan, 계층적 클러스터링)
26 분; 54. 비지도학습 #3. 협업 필터링
33 분; 55. 딥러닝 #1. 신경망 기초 및 Tensorflow 소개
28 분; 56. 딥러닝 #2. 인공신경망 심화(다층 퍼셉트론과 심층신경망)
31 분; 57. 딥러닝 #3. 합성곱 신경망(CNN)
33 분; 58. 딥러닝 #4. 순환 신경망(RNN)
36 분; 59. 실전 실습 #7. 자동차 보험 제안 수락 예측
34 분; 60. 실전 실습 #8. 비트코인 가격 예측
37 분