교육 개요

머신러닝의 개념과 알고리즘을 학습하고, 파이썬을 활용한 데이터 처리 기술을 학습하는 과정입니다. 최근 데이터 분석 환경이 파이썬을 이용한 생태계가 구축되고 있으며, 다양한 파이썬 기반 분석 플렛폼이 발전하고 있습니다. 배우기 쉽고, 빠르게 업무에 적용할수 있는 범용언어인 파이썬을 사용하여 머신러닝 방법을 통한 데이터 분석을 학습합니다.

교육 대상
  • 기업내 빅데이터를 활용에 관심있는 개발자 및 현업
  • 머신러닝을 활용한 어플리케이션을 개발해야하는 개발자
교육 효과
  • 인공지능에 대한 이해도를 높이고 머신러닝 프레임웍을 활용한 어플리케이션 개발이 가능
  • 오픈 소스를 활용한 기계학습 방법을 활용할 수 있음
  • 실무에 적용하여 데이터를 머신러닝 알고리즘을 이용하여 분석할수 있음.
실습 환경

Windows7/10 + Python + Scikit-learn + numpy + matplotlib

교육 내용
구분 목차 주요 내용
    1일차
  • 인공지능과 기계학습
  • 개발 환경 세팅
  • 인공지능과 기계학습의 개요
  • 기계학습 개요
  • 인공신경망 개요
  • 개발도구 설치 및 환경 세팅
    2일차
  • 군집분석 및 분류분석
  • 다양한 데이터형과 데이터 분석방법
  • 구매이력을 이용한 사용자 군집분석
  • 문서를 이용한 분류 분석
    3일차
  • 추천시스템 구현해보기
  • 추천시스템이란
  • 추천시스템을 위한 유사도 개념
  • 협업 필터링 알고리즘
  • 영화 추천시스템 구현
    4일차
  • 이미지인식
  • 이미지 인식 개요
  • 비전관점의 이미지
  • 딥러닝 개요 및 CNN
  • 머신러닝 학습의 디버깅방법