ㅇ 인공지능 개요
- 인지 컴퓨팅, 기계학습, 로봇과 자율주행차 등
- 인공지능이란 무엇이며 기반 기술에 대해 학습
ㅇ 머신러닝 개요
- 지도학습, 비지도학습, 강화학습, 과적합, 기초수학
- 머신러닝의 대표적인 학습방법에 대한 이해
ㅇ 머신러닝 알고리즘 소개
- 예측문제, 분류문제, 군집 문제, 강화학습 등
- 간단한 머신러닝 알고리즘의 종류에 대한 이해
ㅇ 딥러닝 개요
- 인공신경망, 기업별 활용 사례
- 인공신경망이란 무엇이며 실제 어떻게 사용되고 있는지 학습
ㅇ 딥러닝 원리
- 단/다층 퍼셉트론, 활성화 함수, 신경망 학습 방법, 경사하강법 등
- 딥러닝을 구현하기 위한 원리 및 기술에 대해 학습
-인공지능
-머신러닝
-딥러닝 기초지식
ㅇ 인공지능을 위한 파이썬 기초
- 파이썬 개론 및 인공지능에서의 파이썬의 강점
- 변수, 데이터 타입 다루기, 제어문, 에러 핸들링
- 루프문 다루기, 함수를 통한 입출력, 파이썬 패키지 개념 및 사용
ㅇ 인공지능을 위한 파이썬 심화
- API, 가상환경, JSON으로 데이터 주고 받기, API 사용을 위한 키값 다루기, 장식자 사용으로 더 복잡한 프로그램 구현 방법 학습
- 알고리즘 및 인공지능 구현을 위한 파이썬 기초 사용법과 프로그래밍 효율을 올리기 위한 문법 학습
- 파이썬 문법 구사
및 활용능력
