MOOC 01 강좌 개요 및 목표■ 강좌 개요이 강의는 묶음강좌 '인문·사회계열 전공생을 위한 머신러닝 예비학교'의 마지막 코스입니다.이번 과정에서는 Python을 이용한 기본적인 프로그래밍 능력, 데이터의 형태와 특성에 알맞은 머신러닝 알고리즘의 종류와 작동 원리에 관한 이해, 머신러닝 알고리즘을 구현한 라이브러리들의 활용 방법을 종합하여 실제 사례에 근접한 문제들을 해결하는 프로그램을 작성하는 실습을 진행합니다. 이를 통해 인문·사회계열 학생들이 각 전공에서 맞닥뜨리게 되는 문제들에 머신러닝 알고리즘을 접목하고 창의적인 해결책을 모색할 수 있는 기반을 마련하고자 합니다. ■ 학습목표 본 강좌를 수강한 학습자는: 1. 실제 사례에 가까운 케이스별 문제들을 인공지능 알고리즘을 적용하여 해결할 수 있다. 2. 자신의 전공에 인공지능 알고리즘을 적용할 수 있다. MOOC 02 주차별 강좌 계획■ 강좌 운영 기간 : 2023년 9월 1일 (금) 09:00 ~ 12월 14일 (목) 23:59■ 본 강의는 매주 금요일오전 9시마다 새로운 수업이 공개됩니다. (휴강일자 : 9/29, 10/13)■ 모든 과제와 토론은 12월 14일 (목) 23:59 까지만 제출 가능합니다. * 마감 시간 임박하여 제출 시 제출이 원활하게 완료되지 않을 수 있으므로 반드시 시간적 여유를 두고 제출하세요.실사례를 통한 머신러닝 알고리즘 구현 실습_강의계획서 내용 안내주 차강 의 주 제1환경 설정 및 파이썬 복습1. 아나콘다 설치 및 스파이더 활용 방법 2. 파이썬 주요기능 소개 (1) 3. 파이썬 주요기능 소개 (2)2정적 데이터 수집과 가공1. BeautifulSoup을 활용한 정적 데이터 수집2. Series를 활용한 1차원 데이터 가공3. DataFrame을 활용한 2차원 데이터 가공3동적 데이터 수집1. Selenium과 Chrome driver 설치 2. xpath의 구조와 활용방법 소개 3. 참돔 데이터 수집4. 토론 14클러스터링1. 클러스터링 소개 2. k-means 알고리즘...