창원대학교 비교과

교육명

인공지능 학습을 위한 머신러닝 활용 교육

교

육

내

용

날짜

주제

세부내용

비고

1일차

인공지능 및 파이썬

1. The! 인공지능

  1-1. 인공지능 알아보기

  1-2. 인공지능 학습 시작하기

2. 인공지능을 위한 파이썬

  2-1. 파이썬의 시작

  2-2. 파이썬 실습환경

  2-3. 파이썬의 기초

  2-4. 수학? 파이썬!

  2-5. 변수와 데이터

  2-6. 문자열 포매팅

2일차

파이썬 및 데이터 분석 기초

  2-7. 컬렉션 데이터

  2-8. 조건과 반복

  2-9. 함수에 대해

3. 데이터 분석 입문

  3-1. 데이터를 활용하는 방법

  3-2. 데이터 구조 이해하기

  3-3. 데이터를 다루는 도구

  3-4. Pandas에 대해 알아보자

  3-5. 이상한 데이터?

3일차

데이터 분석 기초 및 활용

  3-6. 데이터 살펴보기

  3-7. 상관관계 파악하기

  3-8. 그룹별 연산

4. 데이터 분석 활용

  4-1. 편리한 작업 환경

  4-2. 탐색적 데이터 분석

  4-3. 탐색적 데이터 분석2

  4-4. 그룹별 연산 적용

  4-5. 데이터 변환

  4-6. 데이터 시각화1

  4-7. 데이터 시각화2

날짜

주제

세부내용

비고

4일차

머신러닝 알고리즘

  4-8. 분석과정 리뷰

5. 머신러닝 알고리즘

  5-1. 머신러닝 개요

  5-2. K-NN(최근접 이웃법)

  5-3. 의사결정 나무

  5-4. 앙상블과 랜덤포레스트

  5-5. K-means 군집분석

  5-6. 연관규칙 분석

5일차

머신러닝의 흐름

  5-7. 신경망

6. 머신러닝의 흐름

  6-1. 데이터 준비와 분석

  6-2. 데이터 나누기

  6-3. 데이터 스케일링

  6-4. 클래스 불균형

  6-5. 하이퍼파라미터 탐색

  6-6. 모델 성능 평가