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제목 2020년 AI 사이언티스트 인력양성 교육과정 (머신러닝) 운영
접수기간
  ­~ 
정원 45명
첨부파일

2020년 AI 사이언티스트 인력양성 교육과정


(머신러닝) 운영 계획




목적

       ◦  4차 산업혁명 시대가 요구하는 AI 사이언티스트 전문 인력 양성을 위해 빅데이터의 생성, 관리, 분석, 적용 등 머신 러닝을 활용할 수 있      는 AI 분야 글로벌 전문가 인재 양성

       ◦ 국제적으로 표준화 되어 있는 머신러닝 교육을 통하여 재학생들의 글로벌 취업의식 고취 및 국외 취업 가능성 제시

    

        □ 개요

       ◦ 프로그램명: AI 사이언티스트 인력양성 교육과정(머신러닝)

       ◦ 일 시: 2020. 1. 20.() ~ 1. 23.(), 09:30~18:00 (30H)

       ◦ 장 소: 전남대학교 자연대 2호관 101

       ◦ 지 원 대 상: AI 사이언티스트에 관심 있는 전남대학교 재학생 40

     ※ , 본 과정은 AI 사이언티스트 교육 심화과정으로 Python Program 경험자, 통계학 및 전자컴퓨터공학 전공자(3학년 이상) 등 관련 지식 필수


      총 40명을 대상으로 운영하며, 41~45번까지만 예비번호를 추가로 접수해드립니다. (추가 예비 받지 않음)

    41~45번째 신청하신 학생들은 순번대로 예비번호 안내를 드릴 예정이며, 중도포기자 발생 시 교육 수강이 가능합니다.

※ 본 교육과정은 전남대 재학생들의 취업지원을 위하여 무료로 진행하는 국제자격증 취득과정으로 교육을 취소하시는 경우 반드시 

     1월 16일 까지 사업단(062-530-0393)로 연락 주시기 바랍니다. 또한 개인사정으로 인해 결석을 하거나  및 중도포기를 하시는 경우 자격증

      취득이 불가하오니 신중하게 신청하시기 바랍니다.   


    ★ 반드시 포털 로그인 후 학생회원으로 신청해주세요!!  

   

    □ 세부 내용 


구분

주제

내용

실습

1/20

()

오전

머신러닝범위

-지도학습, 비지도 학습

-강화학습

아나콘다 환경 설정

머신러닝동작

-학습과정, 최적화

-손실학습, 성능평가

쥬피터환경 설정

오후

선형모델

-선형모델을 이용한

머신러닝동작설명

최적화기 구현 실습

최적화 알고리즘

-모델튜닝

-과적합, 과소적합

최적화기 비교

1/21

()

오전

분류예측

-횬업필터링(kNN)

-모델링, 예측, 평가

kNN실습

결정트리

-엔트로피

-gini

결정 트리 실습

오후

로지스틱회귀

-로직, 이진 분류

이진 분류 성능

분류 성능

-컴퓨터 매트릭스

-ROC,AUC

ROC, AUC 실습

1/22

()

오전

앙상블 알고리즘

-랜덤포레스트

-그라디언트부스팅

결정트리성능비교

회귀예측

-손실함수

-성능평가지표

회귀모델 실습

오후

모델성능

-과대적함, 과소적합

-일반화,교차검증

규제화 실습

모델 최적화

-하이퍼파라미터

-최적화, 랜덤탐색

하이퍼파라미터튜닝

1/23

()

오전

비지도 학습

-비지도 학습 종류

-스케일링, 변환

스케일링 실습

클러스터링고급

-클러스터링의적용 범위

Kmeans, DBSCAN

오후

데이터 변환

-로그변환

불꽃 데이터 분류

-역수변환