현장에서 바로 적용하는 머신러닝 수업 (머신러닝 심화)

현장에서 바로 적용하는 머신러닝 수업 (머신러닝 심화)

- 모집 인원
50명
- 수강대상
중등
- 수강 신청 기간
2023-10-01 ~ 2023-10-17
- 학습 기간
2023-10-18 18:00 ~ 10-18 21:50
- 수강 승인 방법
자동 승인
- 강좌 별점
(30)
 
 

1.강좌 소개

1) 어떤 연수인가요?

인공지능머신러닝딥러닝에 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. 펭귄 종 분류하기 프로젝트 실습


2. ‘타이타닉’ 생존자 예측하기 프로젝트 실습


3. 초기 탈모 예측하기 프로젝트 실습


4. 택배 시스템 최적화하기 프로젝트 실습



2.강좌 목표

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 지도학습비지도학습 모델 제작 방법 실습을 하고 나만의 데이터를 학습시켜 인공지능을 프로그래밍 할 수 있다.

5. 인공지능 교육과정 이해하고 및 교사교육과정 수립할 수 있다.


학습 목차

차시차시명차시 내용
1 차시
(2023-10-18 18:00 ~
2023-10-18 18:50)
‘타이타닉’ 생존자 예측하기<1차시>
- 머신러닝 모델 중 의사결정 트리와 랜덤 포레스트에 대해 이해하기
- 모델 제작을 통해 의사결정 트리와 랜덤 포레스트를 비교 분석하기
- 수업 사례 공유 및 실습
2 차시
(2023-10-18 19:00 ~
2023-10-18 19:50)
초기 탈모 예측하기<2차시>
- k-NN(k-nearest neighbors)에 대해 이해하기
- 오차역전파법을 이해하고 딥러닝 가중치 갱신 과정을 이해하기
- 수업 사례 공유 및 실습
3 차시
(2023-10-18 20:00 ~
2023-10-18 20:50)
택배 시스템 최적화하기<3차시>
- k-Means 알고리즘에 대해 이해하기
- 모델 제작을 통해 지도 학습과 비지도 학습의 문제 해결 방법의 차이를 이해하기
- 수업 사례 공유 및 실습
4 차시
(2023-10-18 21:00 ~
2023-10-18 21:50)
펭귄 종 분류하기<4차시>
- 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

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