에티버스러닝 멀티벤더 교육센터

교육과정

AI Academy

교육개요

교육 커리큘럼과 강사는 사정에 의해 변경될 수 있습니다.

교육명,를 포함한 교육과정 표
교육명	중급 [AI특집 3탄] 파이썬을 활용한 머신러닝의 이해와 구현 1차
교육기간	2023-03-06 ~ 2023-03-09
교육시간	09:30 ~ 17:30 (하루 7시간, 총 28시간)
교육장	에티버스러닝(강남) 지도보기
강사	머신러닝 전문강사
정원	15명
교육비	1,750,000원 (VAT별도)

교육신청 목록

교육소개

※ 커리큘럼 문의: 이현종 팀장 02-6004-7587 / dl10432@etevers.com
※ 교육신청 문의: 한세희 사원 02-6004-7515 / gtg914@etevers.com

머신러닝의 이론을 학습하고 파이썬 Scikit–learn 기반의 실습 위주로 머신러닝 모형을 직접 구현

교육목표

[교육목표]
- 파이썬을 활용한 데이터 분석과 머신러닝을 통한 지도학습/비지도 학습에 대해 이해한다.
- 머신러닝을 수행하는 원리와 구현방법을 이해할 수 있다.

[선수지식]
- 파이썬 기초 문법
- 판다스, 넘파이, 데이터 시각화

교육대상

- 파이썬이 무엇인지 알고 기초적 활용이 가능한 개발자
- 머신러닝 입문자

교육내용

1. 머신러닝의 개요

- 머신러닝 개념 및 기본 용어

2. 데이터 전처리

- 데이터 적재 : CSV 파일, 엑셀파일

- 데이터 결측치 처리

- 데이터 스케일 맞추기 - 표준화, 정규화

- 수치형 데이터 전처리

- 범주형 데이터 전처리

- outlier 다루기

3. 지도학습

- Scikit-Learn 패키지 활용방법 이해

- 선형회귀 이해

- 로지스틱 회귀

- Decision Tree 이해

- Random Forest

- 커널 서포트 벡터머신 이해

- KNN

- Naive Bayes

4. 모형의 평가와 선택

- 다양한 모형의 평가 방법과 평가 지표의 이해

- Confusion Matrix, ROC, AUC 등.

- 모형의 선택: 완전 탐색, 랜덤 탐색 등

5. 비지도학습

- 차원 축소 : PCA, t-SNE

- 군집 분석 : K-means, Hierarchical, DBSCAN

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반환기한 : 반환사유가 발생한 경우 반환기준에 따라 반환사유 발생일로부터 5일 이내에 교습비등을 환불해 드리겠습니다.
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  - 총 교습시간 1/3 경과 전 : 이미 납부한 교습비등의 2/3에 해당하는 금액
  - 총 교습시간 1/2 경과 전 : 이미 납부한 교습비등의 1/2에 해당하는 금액
  - 총 교습시간 1/2 경과 후 : 반환하지 않음
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