• 훈련등급 :
    사업주 > AI기초

    [AI 기초] 데이터와 AI로 실무 사례기반 문제 해결하기

    교육시간 총 20차시 / 20시간 교육과정
    과정 간략소개 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념과 관계
    데이터 분석·전처리·시각화 기법을 활용하여 AI 모델링
    딥러닝 신경망 모델을 실제 사례에 적용
    수강료

수료기준 및 수강정원

수강정원 총진도율 중간평가 최종평가 과제
380 명 80% 이상 총 0점 총 0점 총 100점
중간평가 0% , 최종평가 0% , 과제 100%, 총 60점 이상 수료


교육비안내



상세정보

교육
목표
1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념과 관계를 이해하고 학습 원리를 습득한다.
2. 데이터 분석·전처리·시각화 기법을 활용하여 AI 모델링의 기반 역량을 강화한다.
3. 지도학습, 비지도학습, 강화학습 및 딥러닝 신경망 모델을 실제 사례에 적용해본다.
4. AI 윤리와 활용 시 발생할 수 있는 이슈를 인식하고 책임 있는 AI 활용 방안을 모색한다.
교육
대상
1. 인공지능 및 데이터 분석에 관심 있는 대학생, 대학원생
2. 기업에서 AI 기반 데이터 분석 및 모델링을 활용하려는 실무자
3. 머신러닝·딥러닝 기초를 학습하고자 하는 초급 연구자 및 개발자
4. AIDU ez 플랫폼을 활용해 실제 사례 기반 실습을 경험하고자 하는 교육생
과정명 [AI기초] 데이터와 AI로 실전 문제 해결하기: 심화 특강
훈련방법 차시 차시명 활용 비대면 툴 주요 훈련내용 및 학습활동
※ 각 1시간 분량으로 작성
실시간 비대면 1차시 인공지능 개념 및 데이터 분석 및 모델링 5단계 총정리(이론) Zoom (20분) 인공지능 개념 정리
(40분) AI 문제 해결 5단계 소개
실시간 비대면 2차시 [분류] 퀴즈 문제 풀이 Zoom (30분) 훈련생 분류에 대한 퀴즈 문제 응시
(30분) 퀴즈 답안 해설
실시간 비대면 3차시 [회귀] 퀴즈 문제 풀이 Zoom (30분) 훈련생 회귀에 대한 퀴즈 문제 응시
(30분) 퀴즈 답안 해설
실시간 비대면 4차시 사례 기반 심화 문제 풀이 Zoom (10분) 실제 사례 문제 소개 및 문제 상황 설명
(50분) 회귀 문제 실습 및 풀이
조우연 교강사 / 내용전문가
- 아주대학교 인공지능학과( 석사졸업 )
- 아주대학교 수학과( 학사졸업 )
- 아주대학교 소프트웨어학과( 학사졸업 )
총 경력 : 2년 2개월
- 더에이아이랩-과정개발 및 강의, AI연구개발(데이터분석, 인공지능, ChatGPT) ( 2 년 )
- Crescom(인공지능 연구개발 부서) ( 2 개월 )
이상민 교강사 / 내용전문가
- 서울대학교 산업공학( 학사졸업 )
- 서울대학교 산업공학( 박사수료 )
총 경력 : 20년 4개월
- 더에이아이랩-과정개발 및 강의, AI연구개발(데이터분석, 인공지능, ChatGPT) ( 4 년 )
- 가천대학교(의약학 데이터사이언스 응용) ( 1 년 4 개월 )
- 전주대학교(창업교육) ( 10 년 11 개월 )
- 중앙대학교(통계학/데이터분석) ( 6 년 5 개월 )
- 서울산업대(통계학/데이터분석) ( 4 년 5 개월 )
1차시 한눈에 보는 AI의 이해 - 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 학습 원리
2차시 한눈에 보는 AI의 이해 - 딥러닝(DL) 학습 원리
3차시 AI 윤리의 이해 - 데이터 편향성, AI 오용, 저작권
4차시 AI 구현 프로세스의 이해 - 문제 정의 및 데이터 수집
5차시 AI 구현 프로세스의 이해 - 통계 기반 데이터 분석
6차시 AI 구현 프로세스의 이해 - 시각화로 데이터 인사이트 도출
7차시 AI 구현 프로세스의 이해 - 모델 학습을 위한 데이터 전처리
8차시 AI 구현 프로세스의 이해 - AI 모델 학습 및 평가
9차시 실습 툴(AIDU ez)을 활용한 기초 통계 분석
10차시 실습 툴(AIDU ez)을 활용한 시각화 분석
11차시 실습 툴(AIDU ez)을 활용한 데이터 전처리
12차시 실습 툴(AIDU ez)을 활용한 머신러닝 모델링
13차시 실습 툴(AIDU ez)을 활용한 딥러닝 모델링
14차시 실습 툴(AIDU ez)을 활용한 예측 결과 분석 및 해석
15차시 [분류] 실전 문제 해결: 심장병 환자 데이터 분석
16차시 [분류] 실전 문제 해결: 심장병 환자 데이터 전처리
17차시 [분류] 실전 문제 해결: 심장병 여부 예측 모델 구축 및 평가
18차시 [회귀] 실전 문제 해결: 날씨 및 지하철 이용 데이터 분석
19차시 [회귀] 실전 문제 해결: 날씨 및 지하철 이용 데이터 분석 및 전처리
20차시 [회귀] 실전 문제 해결: 지하철 이용객 수 예측 모델 구축 및 평가


학습후기

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    점심시간 12:00~13:00
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