수업에서 바로 사용하는 머신러닝 수업 (머신러닝 기본)
1.강좌 소개
파이썬을 이용해 데이터 분석 수업을 진행하고 이를 토대로 실제 학교 수업을 어떻게 진행할 것인지에 대해 알아보는 연수입니다.
특히, 인공지능 교육을 위해서는 데이터 처리 능력 습득이 선수이고 파이썬을 이용하여 프로그래밍을 배울 수 있는 인공지능에 대해 알아보도록 하겠습니다.
또한 연구회에서 제작한 인공지능 데이터 분석 자료를 아낌없이 공유하고자 합니다.
특히, 인공지능 교육을 위해서는 데이터 처리 능력 습득이 선수이고 파이썬을 이용하여 프로그래밍을 배울 수 있는 인공지능에 대해 알아보도록 하겠습니다.
또한 연구회에서 제작한 인공지능 데이터 분석 자료를 아낌없이 공유하고자 합니다.
2.강좌 목표
- 데이터 분석 수업을 위해 수업 자료를 제작하고 이를 수업에 활용할 수 있다.
- 루브릭을 개발하여 데이터 분석 수업에 활용할 수 있다.
- 2학기 수업에 대한 불안감을 없애고, SW·AI 수업을 내실 있게 설계할 수 있다.
학습 목차
차시 | 차시명 | 차시 내용 |
---|---|---|
1 차시 (2023-11-09 17:00 ~ 2023-11-09 17:50) | 인공지능 이해하기 & 상관관계 분석해보기 | <1차시> - 튜링과 ‘생각하는 기계’ - 인공지능이란? - 머신러닝 (지도학습과 비지도 학습) - 또 한 번의 진보, 딥러닝 - 회귀 분석을 이용해 요소 간의 상관관계와 경향성을 파악하기 |
2 차시 (2023-11-09 18:00 ~ 2023-11-09 18:50) | 전복 순살 무게 예측해보기 | <2차시> - 회귀를 이용한 머신러닝 알고리즘 중 선형 회귀에 대해 이해하기 - 딥러닝으로 발전시켜보기 - 수업 사례 공유 및 실습 |
3 차시 (2023-11-09 19:00 ~ 2023-11-09 19:50) | 초기 당뇨 진단하기 | <3차시> - 지도 학습 모델 중 분류의 개념을 이해하기 - 분류를 이용한 머신러닝 모델 중 로지스틱 회귀에 대해 이해하기 - 수업 사례 공유 및 실습 |
4 차시 (2023-11-09 20:00 ~ 2023-11-09 20:50) | 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 |
지식샘
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김자연
고색고등학교 -
정종호
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