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![[T.Lab] 누워서 시작하는 AI – 알고리즘부터 머신러닝·딥러닝까지 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[T.Lab] 누워서 시작하는 AI – 알고리즘부터 머신러닝·딥러닝까지
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 27차시
- 교육시간
- 27시간
알고리즘부터 딥러닝까지, 누워서 시작하는 AI 실력 쌓기!
프로그래밍 입문자도 부담 없이 시작할 수 있도록 기획된 본 과정은, 재미있고 직관적인 알고리즘 설명을 통해 문제 해결 능력을 기르고, 이를 바탕으로 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념과 응용 기술까지 확장해 나갑니다.
▶교육대상
1. 코딩에 막연함을 느끼지만 AI 기술에 관심이 있는 비전공자 또는 입문자
2. 알고리즘 기초부터 머신러닝과 딥러닝까지 AI의 전 과정을 가볍게 체험하고 싶은 학습자
3. 실생활 데이터 분석과 인공지능 활용법을 배우고 싶은 학생, 직장인, 예비 개발자
4. 이미지·자연어·음성 등 다양한 AI 모델을 기초 이론과 함께 실습하고 싶은 분
▶학습내용
1. 누워서 보는 알고리즘
2. 데이터 구조 정의하기
3. P를 출력하는 프로그램 P
4. 톡톡 튀는 알고리즘 만들기
5. 팰린드롬의 세계
6. 정렬 알고리즘
7. 검색 알고리즘과 최적화 문제
8. 동적 프로그래밍
9. 해시 알고리즘
10. 유클리드 알고리즘
11. 재귀의 마술
12. RSA 알고리즘
13. N개의 여왕 문제
14. 재귀와 스택
15. 머신러닝& 딥러닝 오리엔테이션
16. 인공지능 소개
17. 인공지능 사용 사례
18. 머신러닝 파이프라인
19. 특성 선택과 특성 공학
20. 지도 학습을 이용한 분류와 회귀
21. 앙상블 학습을 이용한 예측 분석
22. 비지도 학습을 이용한 패턴 감지
23. 음성 인식 구축
24. 자연어 처리
25. 시퀀스 데이터와 시계열 분석
26. 이미지 인식
27. 신경망
▶수료기준
|
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
|
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
|
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 기본적인 자료구조와 알고리즘 원리를 이해하고 직접 구현할 수 있다.2. 머신러닝의 흐름을 파악하고 분류, 회귀, 클러스터링 등의 기법을 실제 데이터에 적용할 수 있다.
3. 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 딥러닝 기초 기술을 실습할 수 있다.
4. 데이터 기반 문제 해결 사고력을 기르고, AI 기술의 현업 적용 사례를 이해할 수 있다.
강의목차(총 27강)
-
1. 1. 누워서 보는 알고리즘 10분
2. 2. 데이터 구조 정의하기 13분
3. 3. P를 출력하는 프로그램 P 9분
4. 4. 톡톡 튀는 알고리즘 만들기 13분
5. 5. 팰린드롬의 세계 16분
6. 6. 정렬 알고리즘 10분
7. 7. 검색 알고리즘과 최적화 문제 12분
8. 8. 동적 프로그래밍 11분
9. 9. 해시 알고리즘 15분
10. 10. 유클리드 알고리즘 9분
11. 11. 재귀의 마술 13분
12. 12. RSA 알고리즘 14분
13. 13. N개의 여왕 문제 8분
14. 14. 재귀와 스택 10분
15. 15. 머신러닝& 딥러닝 오리엔테이션 30분
16. 16. 인공지능 소개 8분
17. 17. 인공지능 사용 사례 12분
18. 18. 머신러닝 파이프라인 28분
19. 19. 특성 선택과 특성 공학 42분
20. 20. 지도 학습을 이용한 분류와 회귀 47분
21. 21. 앙상블 학습을 이용한 예측 분석 25분
22. 22. 비지도 학습을 이용한 패턴 감지 37분
23. 23. 음성 인식 구축 43분
24. 24. 자연어 처리 46분
25. 25. 시퀀스 데이터와 시계열 분석 24분
26. 26. 이미지 인식 37분
27. 27. 신경망 48분
