수강 대상
가. Python 기초지식 보유자

신청 자격
협약기업 재직자(고용보험 납부) 및 회원사 재직자 지원가능

과정 수강 안내
1. 과정 개강/폐강 확정
개/폐강 여부는 개강 1주일 전에 확정됩니다. 추후 과정 확정 여부 및 기타 안내사항은 교육을 신청해주신 모든 분들에게 개별 안내 드립니다.
2. 교육 대기상태
교육 "대기"상태에서는 교육 승인상태가 아닙니다. 개강이 확정 된 후 교육 승인되신 분들은 교육 '확정' 상태로 변경됩니다.
3. 개강 안내
개강 안내 메일 및 문자는 개강 일주일 전에 발송됩니다.

과정 커리큘럼

가. 머신러닝 기법 개요
- 머신러닝 도구 및 모델의 종류
- 환경 설정 방법 및 도구 활용 방법 소개
- 머신러닝 모델 개요
- Numpy crash
- Scikit-learn 주요 기능
- Pandas crash
- 시각화 도구 (Matplotli) crash
- data normalization 방법

나. 데이터 준비 및 모델 적용
- 머신러닝을 위한 데이터 준비 및 모델 적용 후 성능 검증
- train/test dataset 분할 및 normalization
- Linear Regression
- 교차검증과 과적합 방지 기법
- Logistic Regression
- k-nearest neighbor 모델 구현
- Decision Tree 모델 구현
- 연습문제 및 실습

다. 지도학습 모델 구현
- Scikit-Learn 의 다양한 모델 활용
- SVM 모델 구현
- Ensemble Model 의 원리 설명
- Random Forest 구현
- Confusion Matrix, Precision/Recall 설명
- 모델 성능 시각화
- K-Means Clustering 모델 구현
- PCA 및 차원 감소 시각화

라. 비지도학습 모델 적용
- 언어특성 및 기본 문법 익히기
- Deep Learning 개념 설명
- CNN model overview
- 전이학습 개념
- RNN model overview
- 단어의 vector 표현
- 언어 모델 개념
- NLP 최신 경향 소개

패널티 안내

선착순으로 마감되는 교육과정일 경우 교육을 받고 싶어도 받지 못하는 분들이 계실 수 있습니다.
원활한 강의 진행을 위해 아래 경우에 패널티가 부여됨을 알려드립니다.
- 교육 당일 사전 연락없이 결석 시 (당일 No Show)
- 교육 중 사전 연락없이 이탈 시
패널티를 3번 이상 부여받은 경우 수강생은 3개월 동안 수강제한을 받습니다.
이러한 수강생이 3분 이상일 경우 재직 중이신 회사의 모든 수강생은 3개월 수강제한을 받습니다.

비대면 과정

해당 과정은 Zoom을 통한 비대면 라이브 과정입니다.
필수는 아니오나 과정 수강 시 캠 활성화 요청 드립니다.