머신러닝 인공지능 개발
- 1차 개강일
- 24년 11월 26일(화)
- 2차 개강일
- 24년 12월 10일(화)
고용24 국민내일배움카드 훈련과정명은
머신러닝 인공지능 개발입니다.
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4차 산업혁명을 주도하는
인공지능(AI)을 주목하라!
머신러닝 인공지능 개발이란?
컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방하거나 인간의 사고를 도울 수 있는 인공지능!
컴퓨터가 스스로 학습할 수 있도록 도와주는 알고리즘이나 기술개발을 말하며,
빅데이터 및 인공지능 관련 취업을 대비할 수 있는 과정입니다.
Start now
machine learning(머신러닝)
- 지도 학습 - 문제와 정답을 모두 알려주고 공부 시키는 방법 (예측, 분류)
- 비지도 학습 - 답을 가르쳐주지 않고 공부시키는 방법 (연관규칙, 군집)
- 강화학습 - 보상을 통해 상은 최대화, 벌은 최소화하는 방향으로 강화하는 학습 (보상)
4차 산업혁명을 주도
빅데이터 머신러닝을 통해 인공지능이
스스로 학습하여 결정 가능한 AI활용
소프트웨어 개발 실무를 학습합니다.
머신러닝 알고리즘을 이해할 수 있도록
데이터 이해부터 구현까지!
- 데이터 마이닝 (=Data Mining) : 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고
자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 것 - 인공신경망 : 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망에서 영감을 얻은
통계학적 학습 알고리즘
- 실무에서 접할 수 있는 최신 데이터를 직접 다루어 볼 수 있습니다.
- 데이터 수집,처리, 시각화 실습을 통한 교육을 실습합니다.
- 조별 프로젝트 협업을 통해 데이터를 구현합니다.
- 빅데이터,인공지능 관련 취업을 위한 경쟁력 있는 컨텐츠를 기획합니다.
- 각종 빅데이터, 인공지능 라이브러리를 활용 프로젝트 제작합니다.
머신러닝 인공지능 개발을 통한 활용 예시
- 구글의 마젠타 프로젝트 AI에 학습시켜 새로운 소리, 음악을 만들어 냅니다.
- 얼굴합성 영상기술 영상과 음성을 결합하는 실제 사람을 닮은 AI 영상을 제작
- 사람의 음성 알아서 녹취 빠르고 쉽게 메세지를 전달하는 방법인 '음성'을 글자로 입력
- 배터리 효율 머신러닝으로 구현하는 배터리 효율 '최적화된 배터리 충전'
- 데이터 이해 - 주어지는 데이터는 다양하지만 어떤 데이터인지 이해하는 방법은 개인별로 다를 수 있습니다.
- 전처리 - 기본 구성 요소인 데이터를 기반으로 해서 적절한 분석이 이루어 질 수 있도록 데이터를 손질합니다.
- 탐색 - 데이터를 전체적으로 살펴보면서 탐색을 통해 데이터를 다양한 각도에서 관찰하고 이해하는 과정입니다.
- 모델링 - 정리되고 검증된 데이터를 논리적으로 구현합니다.
당신만의 특별한 프로젝트가 완성됩니다.
인공지능(AI)으로 당신의 새로운
라이프 스타일 시대를 여는
머신러닝 인공지능 전문가로 거듭납니다.
빅데이터, 인공지능 관련 취업 및 실무 스킬을 바로 사용 가능합니다.
현장에서 경험할 수 있는 최신 데이터를 맞춤형 프로젝트로 제작합니다.
머신러닝 인공지능 개발관련 업무를 배우고 싶은 분 바로 도전해보세요.
관련 자격증 취득이 가능합니다.
수강후기
커리큘럼
- 1
파이썬 개요 및 기초
- Phytion Basic
- Collections (Arrays)
- Condition, Loop, Function 등
- 기타 다양한 기법들
- 2
빅데이터 전처리 및 시각화
- numpy
- pandas
- 시각화 관련 툴 소개, matplotlib,
seborn, vega-lite, plotly, bokeh
- 3
파이썬을 활용한 기계학습
- 기계학습 개요
- 기계학습 End-to-End
- 지도학습 기법
- 앙상블 기법
- 비지도학습 기법
- 4
Pandas 데이터 분석
- 데이터프레임의 구조
- 데이터 사전 처리
- 데이터프레임의 응용
- 머신러닝 데이터 분석
- 실전 데이터 분석
- 5
statsmodels 데이터 분석
- 데이터분석과 구조
- 데이터수집
- 데이터가공
- 통계방법을 활용한 데이터 처리
- 6
딥러닝 기초
- 딥러닝 개요
- Tensorflow를 이용한 다층신경망 구현
- 다층신경망 한계요인의 수식적 분석
- 손글씨 예제를 통한 딥러닝 이해
- 7
딥러닝 심화
- CNN 개요 및 구현
- CNN 구조 및 활용
- RNN 개요 및 구현
- RNN 적용 사례
- 강화학습 개요
- 강화학습 활용 사례
- 비지도학습 소개
- 비지도학습 적용 사례
- 8
인공지능 영상처리
- 디지털 이미지 처리
- OpenCV와 Python에 의한 기계학습 프로그래밍
- Understanding the Amazon from Space
- 9
인공지능 추천시스템
- 추천 시스템 개요
- 딥러닝 기반 추천 시스템 사례
- 딥러닝 기반 추천 시스템 구현
- 10
빅데이터 기반 비즈니스 이해
- 빅데이터 개요 및 디지털 트랜스포메이션
- 빅데이터 거버넌스
- 빅데이터 적용 사례 분석(금융, 핀테크, 마케팅 외)
- 11
인공지능 기반 비즈니스 이해
- 인공지능 개요 및 기술 동향
- 인공지능 활용 영역 및 사례
- 비즈니스 관점에서의 인공지능 적용
- 12
Github 소스코드 관리
- 분산버전관리시스템
- CLI 환경버젼관리, GUI 환경버젼관리
- 13
Github 프로젝트 관리
- GitHub 활용법
- Git을 활용한 프로젝트 관리
- 서비스 배포
- 14
Github 협업관리
- 여러 명이 함께 Git으로 협업하기
- 둘 이상의 원격저장소로 협업하기
- Github Flow를 활용한 협업 Flow 학습
- 15
포트폴리오
프로젝트1 (이미지 일치 검색을 통한 저작권 관리 시스템)
- CNN기반 이미지 일치 학습모델 구축
- 이미지 데이터 크롤링을 통한
- 이미지 데이터 분류/저장 시스템 개발
- 이미지 비교 예측 검증 시뮬레이션을 통한 학습모델 강화
- 이미지 데이터 DB 설계 / 개발
- 이미지 비교 검색 사이트 개발
프로젝트2 (보험사기 방지 시스템 구축-FDS)
- 통계기간 모델 구축
- 머신러닝 기반 모델 구축
- BRMS기반 모델 구축
- 통합모델 예측 검증 및 시뮬레이션을 통한 모델 강화
- FDS 시스템 구축
프로젝트3 (딥러닝 기반 개인정보 비식별화 시스템 구축)
- 주민등록증 비식별화 모듈 개발
- 운전면허증 비식별화 모듈 개발
- 가족관계증명서 비식별화 모듈 개발
- 주민등록초본 비식별화 모듈 개발
- 여권 비식별화 모듈 개발
국비혜택조회
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