[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 모델링

[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 모델링

62,370원
  • 지원유형
    • 평생교육이용권
  • 학습기간
    수료여부 관계없이 복습 12개월 추가 제공
  • 수료기준 진도 80% 이상
  • NCS코드 20010703 : 인공지능모델링
주문금액
62,370원

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AICE는 영어 능력 토익처럼 인공지능(AI) 활용 능력을 평가하는 시험입니다.

미리보기
학습방법 : HTML5 ( PC
, 스마트폰, 타블렛
)
학습시간 : 11시간 20차시
난이도 : 향상
직업능력심사평가원과 한국산업인력공단에서 인증
인증내역
직업능력심사평가원 (콘텐츠등록심사, 과정심사), 한국산업인력공단 (훈련과정 인정심의)
NCS직무분야
20010703 : 인공지능모델링
한국고용직업분류(KECO)
1341 : 네트워크 시스템 개발자
강의목표

🔈 AI/ML/DL 기본 개념을 이해하고 핵심 실무 기술을 습득한다.Scikit-learn 및 TensorFlow 기반 모델 구현과 최적화 능력을 강화한다.

강의소개
🧶 결측치, 이상치 처리, 차원 축소, 특성 선택 등 전처리 기법과 Matplotlib, Seaborn, Folium 등
시각화 도구 활용을 실습합니다. 실제 업무 데이터와 예제풀이를 통해 원시 데이터를 의미 있는
인사이트로 전환하고 전달하는 실무 역량을 직관적으로 배양합니다.
학습대상

대학생, 직장인 등 인공지능 관련 (준)전공자 등

제공서류
수료증수료시 발급가능
수강증명서학습시작 이후 발급가능
훈련과정탐색표바로 발급가능
출석부학습시작 이후 발급가능
관련직업

- 네트워크 시스템 개발자

수료기준
필수평가 : 진도 (80% 이상)
총점 80 점 이상시 수료
학습기간
30일 + 무료복습기간 360일
✅ 학습기간 + 무료복습기간 내 무제한 반복 수강 가능!
- 실제 해당 강의의 커리큘럼은 복습기간을 포함하지 않는 30일 입니다.
학습목차
[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 모델링
1. 인공지능과 머신러닝 개요
26 분
2. scikit-learn #1. 라이브러리 개요 및 주요 모듈 소개
32 분
3. scikit-learn #2. iris 데이터를 활용한 모델링 실습(feat. train_test_split, 교차검증, 하이퍼파라미터 최적화)
35 분
4. 회귀(Regression) #1. 캘리포니아 주택 데이터로 배우는 회귀 기초
29 분
5. 회귀(Regression) #2. 다양한 회귀 알고리즘 및 성능지표의 이해
33 분
6. 분류(Classification) #1. 결정트리 개념의 이해
33 분
7. 분류(Classification) #2. 결정트리 실습 - 타이타닉 생존자 예측
32 분
8. 앙상블 #1. 앙상블 개념의 이해
31 분
9. 앙상블 #2. 부스팅 앙상블
41 분
10. 앙상블 #3. XGBoost
39 분
11. 실전 실습 #6 금융 데이터 분석 (산탄데르 은행 고객 거래 예측)
38 분
12. 비지도학습 #1. 클러스터링 기초(K-means를 활용한 음악 취향 분석)
31 분
13. 비지도학습 #2. 클러스터링 심화(DBScan, 계층적 클러스터링)
25 분
14. 비지도학습 #3. 협업 필터링
33 분
15. 딥러닝 #1. 신경망 기초 및 Tensorflow 소개
27 분
16. 딥러닝 #2. 인공신경망 심화(다층 퍼셉트론과 심층신경망)
31 분
17. 딥러닝 #3. 합성곱 신경망(CNN)
33 분
18. 딥러닝 #4. 순환 신경망(RNN)
35 분
19. 실전 실습 #7. 자동차 보험 제안 수락 예측
33 분
20. 실전 실습 #8. 비트코인 가격 예측
37 분