[AICE] 인공지능활용능력향상을 위한 데이터 모델링

  • 은 사업주( = 사업장 대표)가 소속근로자 등의 직무수행능력을 향상시키기 위하여 훈련을 실시할 때
  • 이에 소요되는 비용의 일부를 지원해 주는 제도로
    사업주 직업능력개발훈련이라고도 합니다.
  • 우선지원기업 44,906원 / 중소기업 39,916원 / 대기업 19,958원
학습유형
학습시작일
학습기간

1개월
수료기준 진도 80% 이상 , 시험 0회 , 과제 0회 상세보기
교육비정가 62,370원
실결제금액 교육원 문의
  • 과정소개
  • 학습대상
  • 학습목표
  • 학습내용
  • 평가기준
과정 소개 AICE는 인공지능 능력시험입니다. 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다.
KT가 개발했고, 한국경제신문과 함께 주관합니다. AICE는 자격기본법 규정에 따라 등록한 민간자격증이며, AICE Associate 등급은 2025년 국가공인민간 자격으로 신규공인 되었습니다.
본 과정은 AICE Associate 자격 합격을 위한 과정입니다.
본 과정은 데이터 모델링의 기초부터 고급 기술까지 체계적으로 학습하여, 데이터 분석 및 인공지능 모델링의 성과를 극대화하는 것을 목표로 합니다.
데이터 모델링 과정에서는 데이터의 구조를 이해하고, 적절한 모델을 선택하여 데이터를 효과적으로 분석하는 방법을 배웁니다.
본 과정을 통해 학습자는 회귀 분석, 분류 모델, 클러스터링 기법 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고,
이를 실제 데이터에 적용하여 모델을 구축하는 실습을 진행합니다.
또한, 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 방법을 배우며, 데이터 모델링의 전반적인 프로세스를 경험할 수 있습니다.
실제 사례를 기반으로 한 프로젝트를 통해 학습자는 데이터 모델링의 실무적 적용 능력을 기르고, 결과를 시각적으로 표현하여 이해관계자에게 효과적으로 전달하는 방법을 익힐 수 있습니다.
학습 대상 1. 대학생, 직장인 등 인공지능 관련 준전공자
학습 목표 1. 데이터 모델링의 기본 개념과 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 활용할 수 있다.
2. 실제 데이터를 기반으로 모델을 구축하고, 모델의 성능을 평가 및 최적화할 수 있다.
3. 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현하여 인사이트를 도출하고, 이를 효과적으로 전달하는 능력을 기를 수 있다.
4. AICE Associate 자격 합격을 위한 학습을 할 수 있다.
학습내용
차시 내용
1차시 인공지능과 머신러닝 개요
2차시 scikit-learn #1. 라이브러리 개요 및 주요 모듈 소개
3차시 scikit-learn #2. iris 데이터를 활용한 모델링 실습(feat. train_test_split, 교차검증, 하이퍼파라미터 최적화)
4차시 회귀(Regression) #1. 캘리포니아 주택 데이터로 배우는 회귀 기초
5차시 회귀(Regression) #2. 다양한 회귀 알고리즘 및 성능지표의 이해
6차시 분류(Classification) #1. 결정트리 개념의 이해
7차시 분류(Classification) #2. 결정트리 실습 - 타이타닉 생존자 예측
8차시 앙상블 #1. 앙상블 개념의 이해
9차시 앙상블 #2. 부스팅 앙상블
10차시 앙상블 #3. XGBoost
11차시 실전 실습 #6 금융 데이터 분석 (산탄데르 은행 고객 거래 예측)
12차시 비지도학습 #1. 클러스터링 기초(K-means를 활용한 음악 취향 분석)
13차시 비지도학습 #2. 클러스터링 심화(DBScan, 계층적 클러스터링)
14차시 비지도학습 #3. 협업 필터링
15차시 딥러닝 #1. 신경망 기초 및 Tensorflow 소개
16차시 딥러닝 #2. 인공신경망 심화(다층 퍼셉트론과 심층신경망)
17차시 딥러닝 #3. 합성곱 신경망(CNN)
18차시 딥러닝 #4. 순환 신경망(RNN)
19차시 실전 실습 #7. 자동차 보험 제안 수락 예측
20차시 실전 실습 #8. 비트코인 가격 예측
평가기준
평가항목 진도율 시험 과제 진행단계평가 수료기준
평가비율 - 100% 0% 0% -
수료조건 80% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 40점 이상
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