비전공자를 위한 AI 빅데이터 알고리즘 실습

강의상세

이론과 실습을 병행하여, 비전공자에게 AI의 기본 이해를 돕는다.

인공지능 개요와 발달사

1.	인공지능 개요와 발달사	1. 프로그램 개요
2.	코드비 블록코딩으로 배우는 파이썬과 인공지능	1. 프로그램 설정, 문자열, 변수선언, 컬렉션, 반복문
3.	머신러닝 개요 및 학습방법	1. 지도학습/비지도학습/강화학습 소개, 기계학습 학습 프로세스 및 학습 목표설명
4.	지도학습 개요 및 준비과정	1. 학습데이터, 검증데이터, 테스트데이터 분류, 전처리, 오차함수, 과적합 이해
5.	붓꽃(IRIS) 및 당뇨병 데이터를 통한 지도학습 모델 소개 및 실습	1. 붓꽃(IRIS) 데이터를 통한 지도학습(선형모델) 소개 및 실습
6.	유방암 데이터를 통한 지도학습 모델 소개 및 실습	1. 유방암 데이터를 활용한 지도학습(트리모델) 소개 및 실습
7.	시각화 패키지 소개 및 사용	1. 데이터의 다양한 교차 검증(Cross Validation) 및 시각화 패키지(Matplotlib) 사용 방법
8.	데이터의 다양한 교차 검증 방식과 평가지표 방식 소개	1. 부스팅, 배깅 알고리즘 소개 및 나만의 데이터 셋 적용
9.	이상탐지 알고리즘 소개 및 적용 실습	1. 차원축소 - 주성분분석(PCA) 알고리즘 소개 및 차원축소 알고리즘을 통한 데이터 적용분야 소개
10.	비지도 학습의 군집화-KMEANS 알고리즘 소개 및 데이터 적용	1. 군집화 - KMEANS 알고리즘 소개 및 데이터 적용