현장에서 바로 '적용'하는 머신러닝 수업 (머신러닝 심화) 수강 신청

현장에서 바로 '적용'하는 머신러닝 수업 (머신러닝 심화)

1) 어떤 연수인가요?

인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 대해 이해하고 이를 바탕으로 파이썬으로 인공지능 프로그래밍을 실습하는 강좌입니다.

데이터 처리 및 시각화를 2시간하고 실생활 혹은 다양한 분야의 빅데이터를 처리하여 여러 가지

알고리즘을 인공지능을 파이썬 프로그래밍으로 제작해 볼 예정입니다.

고등학교 정보에서 파이썬을 배우고 인공지능 기초나 인공지능과 미래사회와 같은 인공지능 과목을 가르치는

선생님들께 인공지능 파이썬 수업을 설계할 수 있는 시간입니다.

2) 왜 이 연수를 들어야 하나요?

그동안 파이썬 프로그래밍 수업과 인공지능 기술 체험 수업은 많았지만

인공지능 파이썬 프로그래밍 수업은 거의 없고 그동안의 인공지능 프로그래밍

수업 경험을 바탕으로 2학기에 바로 도움이 될 수 있습니다!

3) 무엇을 배우나요?

이 연수를 이수하면 실제 생생한 수업 경험을 바탕으로 한 다음 내용을 배울 수 있습니다.

1. 인공지능 사회 흐름 파악하고 이해할 수 있다.

2. 인공지능 머신러닝 딥러닝을 구별하고 해당 알고리즘을 설명할 수 있다.

3. 데이터 수집 및 전처리 방법 실습하고 나만의 데이터를 수집해 처리할 수 있다.

4.다양한 데이터를 통한 지도학습, 비지도학습 모델 제작 방법 실습을 하고 나만의 데이터를 학습시켜 인공지능을 프로그래밍 할 수 있다.

5. 인공지능 교육과정 이해하고 및 교사교육과정 수립할 수 있다.

차시	차시명	차시 내용
1 차시 (2023-09-21 18:00 ~ 2023-09-21 18:50)	펭귄 종 분류하기	<1차시> ❍ 지도 학습 분류 알고리즘 중 SVM(Support Vector Machine)에 대하여 이해하기 ❍ 모델 제작을 통해 이항 분류와 다항 분류를 비교·분석하기 ❍ 수업 사례 공유 및 실습
2 차시 (2023-09-21 19:00 ~ 2023-09-21 19:50)	‘타이타닉’ 생존자 예측하기	<2차시> ❍ 머신러닝 모델 중 의사결정 트리와 랜덤 포레스트에 대해 이해하기 ❍ 모델 제작을 통해 의사결정 트리와 랜덤 포레스트를 비교 분석하기 ❍ 수업 사례 공유 및 실습
3 차시 (2023-09-21 20:00 ~ 2023-09-21 20:50)	초기 탈모 예측하기	<3차시> ❍ k-NN(k-nearest neighbors)에 대해 이해하기 ❍ 오차역전파법을 이해하고 딥러닝 가중치 갱신 과정을 이해하기 ❍ 수업 사례 공유 및 실습
4 차시 (2023-09-21 21:00 ~ 2023-09-21 21:50)	택배 시스템 최적화하기	<4차시> ❍ k-Means 알고리즘에 대해 이해하기 ❍ 모델 제작을 통해 지도 학습과 비지도 학습의 문제 해결 방법의 차이를 이해하기 ❍ 수업 사례 공유 및 실습