중급 과정

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인공지능의 전반적인 내용을 학습합니다.
✔️ 학습 대상
온라인 Pre 과정을 이수하고 인공지능사관학교에 입교한 교육생
✔️ 수강 인원
총 6개 클래스 180명 ( 30명/클래스 )
✔️ 학습 목표
인공지능을 위한 알고리즘과 데이터 사이언스에 대한 역량을 기를 수 있는 과정
✔️ 학습 내용
인공지능 기술 구현을 위한 알고리즘 학습
파이썬 빅데이터 분석
✏️ 상세 커리큘럼
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교육과정명
주요 내용
학습 주요 기술
인공지능을 위한 알고리즘
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ㅇ 알고리즘 기초 - 알고리즘을 배우기 위한 기초 지식 학습 - 알고리즘과 입출력, 자료구조 기초 등 - 다양한 문제 접근 방법과 테스트 케이스들을 처리하는 방법에 대해 학습 ㅇ 이분 탐색과 완전 탐색 - 이분 탐색과 완전 탐색 학습 및 그래프 알고리즘 학습 - 분할 정복, 이분 탐색, 완전 탐색, 수학 2, 그래프 알고리즘 등 - 데이터셋 안에서 원하는 결과물까지 가장 효율적으로 탐색할 수 있는 알고리즘을 학습 ㅇ 알고리즘 심화 - 다이나믹 프로그래밍 심화 및 다양한 알고리즘 학습 - 네트워크 플로우, 최소 비용 유량, 다이나믹 프로그래밍 등
- 문자열 탐색 알고리즘 - 다양한 탐색 알고리즘 - 사용자 행동 분석 알고리즘 - 계량 - 추천 등 기댓값 알고리즘 - 성능 측정 알고리즘
빅데이터 분석을 위한 파이썬
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ㅇ 파이썬을 활용한 데이터 분석 - 버전 관리 시스템 Git 사용법 학습 - Numpy와 Scipy를 이용한 수치데이터 분석, Pandas를 이용한 수치 및 문자형 데이터 분석 및 구조 다루는 방법 학습 - Bokeh, Matplotlib, Seaborn을 통한 데이터 분석 결과 시각화 ㅇ 베가 구축과 지리정보 분석 - Vincent을 통해 가시성이 좋은 시각화 모델인 베가를 파이썬으로 구축하는 방법 학습 - Folium, Geopandas를 이용한 지리정보 분석 및 시각화
- 데이터 이동 평균선 예측 전략 - 데이터 시각화 및 가공
파이썬 빅데이터 분석
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ㅇ 빅데이터 분석이란 - 빅데이터 분석 프로세스 개론(문제 정의, 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 분석, 리포팅과 피드백) - 소프트 역량(문제 정의, 프레임 설정 역량) - 데이터 분석 환경 구축 ㅇ 파이썬으로 빅데이터 다루기 - 통계, 베이즈 확률, 군집화, 연관 알고리즘, 함수형으로 데이터 다루기 - 머신러닝을 위한 파이썬을 기반으로 빅데이터셋을 직접 다루어 의미있는 결과를 도출하는 과정 학습
- 데이터 그룹핑 - 전처리를 통한 의미있는 데이터 도출
(※ 과정 시작 후 상황에 따라 커리큘럼 내 세부 내용은 변동될 수 있습니다)