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온앤오프 Python 라이브러리를 활용한 인공지능

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교육일정
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교육시간 5일, 35시간 / 09:30 ~ 17:30
교육장소 한국생산성본부 2층 206호
고용보험 고용보험 비환급 ?
교육비
정상가 990,000 원 1사2인 이상시 1인당 970,000 원 KPC 유료법인회원 950,000 원
교육문의 ICT교육센터 02-724-1218 / chochoi@kpc.or.kr / 결제·계산서문의 : 02-724-1212

교육시간

09:30 ~ 17:30




교육목적/특징

■ 다양한 데이터 형식을 다루고 머신러닝 프로젝트를 수행하는 담당자가 이 과정을 통해서 필요로 하는 업무를 수행할 수 있도록 한다.
■ 데이터베이스의 정보를 가지고 와서 머신러닝용 데이터로 가공할 수 있다.
■ 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 이를 활용하여 학습을 시켜 의미있는 정보로 만들 수 있도록 한다.
■ 다양한 딥러닝 라이브러리를 이해하고 이를 이용한 학습으로 의사결정에 활용할 수 있는 의미있는 정보를 만들 수 있도록 한다.




교육대상

■ 파이썬 프로그램을 다루어 본 실무자
■ 파이썬 머신러닝 기법을 익혀 활용하고자 하는 실무자
■ 파이썬 딥러닝 기법을 익혀 다른 기술로 처리가 힘든 정보로 가공해서 인사이트를 찾고자 하는 실무자
■ 파이썬 딥러닝 이미지 처리 등의 기법을 익혀 비정규 데이터인 이미지를 다루려는 실무자

 

   ※ 온앤오프 진행방식은 개강일 1주일 전 선호도 조사 결과에 따라 진행방식이 결정됩니다.

       온앤오프 병행 수업으로 진행되거나, 온라인(또는 오프라인) 희망자가 소수인 경우 오프라인(또는 온라인) 전용 과정으로 진행될 수 있으니 이점 참고하여 주시기 바랍니다. 

 





교육내용

일자별 교육내용을 나타낸 표입니다.
일자내용
1일차[Phase 01] 인공지능(머신러닝/딥러닝) 개발환경 구축
 - 머신러닝 이해
 - 머신러닝과 딥러닝의 차이
 - 파이썬 인공지능 개발 환경 구축
 - 필수 라이브러리와 도구들 사용법
   : Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Seaborn 등
2일차[Phase 02] 파이썬 머신러닝 기법 이해
 - 머신러닝의 종류
 - 머신러닝의 응용 분야
 - 파이썬 머신러닝 라이브러리(Scikit-learn) 이해
 - 머신러닝 기본 실습
3일차[Phase 03] 파이썬 머신러닝 처리기법 실습
 - 인공지능 전체 그림 보기
 - 지도학습 기법 실습
   k-최근접 이웃, 선형모델, 릿지 라쏘, SVM, 결정트리, 앙상블 등
 - 비지도학습 기법 실습
   k-평균 군집, 병합 군집, DBSCAN, 주성분 분석 : PCA, t-SNE 등
4일차[Phase 04] 파이썬 딥러닝 기법 이해
 - 딥러닝 개요
 - 신경망 기본 개념
 - 파이썬 딥러닝 이해
 - 파이썬 딥러닝 실습(Tensorflow)
5일차[Phase 05] 파이썬 딥러닝 처리기법 실습
 - 이미지 처리 아키텍처(CNN) 실습
 - 시계열 데이터 처리 아키텍처(RNN) 실습
 - 모델 평가와 성능 향상(하이퍼 파라미터 튜닝) 실습
* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며,
 최소한의 수강생이 모이지 않을 경우 폐강될 수도 있음을 알려드립니다.
 (수강신청 완료자분들을 대상으로 개강일 기준 약 7일 전 문자/메일로 안내드리고 있습니다.)

수강후기

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Python 라이브러리를 활용한 인공지능

2024-11-04~2024-11-08

한국생산성본부

슬기로운 직장생활을 위한 한국생산성본부 교육과정 상세 안내

과정명 : Python 라이브러리를 활용한 인공지능

교육일정 2024-11-04 ~ 2024-11-08 교육시간 09:30 : 17:30 교육장소 한국생산성본부 2층 206호
교육비 지원 고용보험 비환급 담당자 ICT교육센터 02-724-1218 / chochoi@kpc.or.kr / 결제·계산서문의 : 02-724-1212

교육비

정상가 1사2인 이상시 1인당 KPC회원(일반,특별)
990,000원 970,000원 950,000원

※ 2일이하 과정은 산업인력공단 실시신고 등록마감으로 인해 훈련 개시 1일전(근무일기준) 18:00까지 신청할 수 있습니다.

상세안내

교육시간

09:30 ~ 17:30

교육목적/특징

■ 다양한 데이터 형식을 다루고 머신러닝 프로젝트를 수행하는 담당자가 이 과정을 통해서 필요로 하는 업무를 수행할 수 있도록 한다.
■ 데이터베이스의 정보를 가지고 와서 머신러닝용 데이터로 가공할 수 있다.
■ 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 이를 활용하여 학습을 시켜 의미있는 정보로 만들 수 있도록 한다.
■ 다양한 딥러닝 라이브러리를 이해하고 이를 이용한 학습으로 의사결정에 활용할 수 있는 의미있는 정보를 만들 수 있도록 한다.

교육대상

■ 파이썬 프로그램을 다루어 본 실무자
■ 파이썬 머신러닝 기법을 익혀 활용하고자 하는 실무자
■ 파이썬 딥러닝 기법을 익혀 다른 기술로 처리가 힘든 정보로 가공해서 인사이트를 찾고자 하는 실무자
■ 파이썬 딥러닝 이미지 처리 등의 기법을 익혀 비정규 데이터인 이미지를 다루려는 실무자

 

   ※ 온앤오프 진행방식은 개강일 1주일 전 선호도 조사 결과에 따라 진행방식이 결정됩니다.

       온앤오프 병행 수업으로 진행되거나, 온라인(또는 오프라인) 희망자가 소수인 경우 오프라인(또는 온라인) 전용 과정으로 진행될 수 있으니 이점 참고하여 주시기 바랍니다. 

 


교육내용

일자별 교육내용을 나타낸 표입니다.
일자내용
1일차[Phase 01] 인공지능(머신러닝/딥러닝) 개발환경 구축
 - 머신러닝 이해
 - 머신러닝과 딥러닝의 차이
 - 파이썬 인공지능 개발 환경 구축
 - 필수 라이브러리와 도구들 사용법
   : Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Seaborn 등
2일차[Phase 02] 파이썬 머신러닝 기법 이해
 - 머신러닝의 종류
 - 머신러닝의 응용 분야
 - 파이썬 머신러닝 라이브러리(Scikit-learn) 이해
 - 머신러닝 기본 실습
3일차[Phase 03] 파이썬 머신러닝 처리기법 실습
 - 인공지능 전체 그림 보기
 - 지도학습 기법 실습
   k-최근접 이웃, 선형모델, 릿지 라쏘, SVM, 결정트리, 앙상블 등
 - 비지도학습 기법 실습
   k-평균 군집, 병합 군집, DBSCAN, 주성분 분석 : PCA, t-SNE 등
4일차[Phase 04] 파이썬 딥러닝 기법 이해
 - 딥러닝 개요
 - 신경망 기본 개념
 - 파이썬 딥러닝 이해
 - 파이썬 딥러닝 실습(Tensorflow)
5일차[Phase 05] 파이썬 딥러닝 처리기법 실습
 - 이미지 처리 아키텍처(CNN) 실습
 - 시계열 데이터 처리 아키텍처(RNN) 실습
 - 모델 평가와 성능 향상(하이퍼 파라미터 튜닝) 실습
* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며,
 최소한의 수강생이 모이지 않을 경우 폐강될 수도 있음을 알려드립니다.
 (수강신청 완료자분들을 대상으로 개강일 기준 약 7일 전 문자/메일로 안내드리고 있습니다.)

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