[온앤오프] [인공지능] 쥬피터노트북을 활용한 머신러닝 프로젝트
| 교육일정 | |
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| 교육시간 | 2일, 16시간 |
| 교육장소 | 서울본부(강의장 추후 개별 안내) |
| 고용보험 | 고용보험 비환급 ? |
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교육비
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정상가 600,000 원 1사2인 이상시 1인당 570,000 원 KPC 유료법인회원 540,000 원 |
| 교육문의 | T.02-724-1218 / F.02-724-1875 / syhan@kpc.or.kr |
교육목적/특징
■ 데이터 분석을 위한 데이터 수집 기술 이해
■ 간단한 머신러닝을 통한 데이터 분석 및시각화 기술의 프로젝트 가능
교육대상
■ 기초지식은 없으나 머신러닝 간단 프로젝트의 처음부터끝까지 실습/이해에 관심 있는 분
■ 머신러닝 관련(딥러닝 분야제외) 프로젝트 기획자 및 제작자
■ 머신러닝,러닝 애플리케이션 개발자
교육내용
| 일자 | 내용 | |
|---|---|---|
| 1일차 | 오전 |
[Phase 01] 머신러닝이란? - 머신러닝이란? - 왜 머신러닝을 사용하는가? - 머신러닝 시스템의 종류 |
| 오후 |
[Phase 02] 쥬피터노트북 실습으로 머신러닝 기초 익히기
[Phase 03] 머신러닝 프로젝트(PJT)시작
- PJT.1 실제 데이터로 작업하기 - PJT.2 큰 그림 보기 - PJT.3 데이터 가져오기 |
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| 2일차 | 오전 |
[Phase 04] 머신러닝 프로젝트 핵심단계 - PJT.4 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화 - PJT.5 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비 - PJT.6 모델 선택과 훈련 |
| 오후 |
[Phase 05] 머신러닝 프로젝트 마무리
[Phase 06] 머신러닝 프로젝트 작업요약
- 데이터 분석 - 모델 선택 - 훈련 데이터로 모델을 훈련시켜 비용 함수를 최소화하는 모델 파라미터 찾기 - 새로운 데이터에 대한 예측(추론) 만들기 |
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* 본 교육과정은 개강일 기준으로 약 7일 전 개강 여부를 확정하며, |
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수강후기
연관 자격
| 자격증명 | 자격증관련링크 |
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