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Python기반의 AI입문과정

Python기반의 AI입문과정 과정정보
교육기간
  • 0: 21,
    1 : 2024,
    2 : 33,
    3 : 20240627,
    4 : 20240612,
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신청기간
복습기간 학습종료 후 365일 까지
교육시간 30시간
강사 권두순
교육비 무료
맛보기 맛보기
과정소개

파이썬 상세

수료기준
수료기준
평가기준 진도율 진행단계평가 과제 과제 과제 과제 최종평가 총점
반영비율 - - 25% 25% 25% 25% - 100점
이수(과락)기준 80% - - - - - - 0점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 40점 이상이어야 합니다.
강사소개
강사명
권두순
강사약력

2020. 9-현재 : 서일대학교 소프트웨어공학과 강사
   과목명 : 데이터베이스, 데이터베이스응용실습, 데이터통신

2020. 9-현재 : 서일대학교 소프트웨어공학과 강사
   과목명 : 데이터베이스, 데이터베이스응용실습, 데이터통신

2021. 3-현재 : 인하공업전문대학교 컴퓨터시스템과 시간강사
   과목명 : SQL활용, 빅데이터(파이썬)

2020. 9-현재 : 남서울대학교 복지경영대학원 빅데이터콘텐츠융합학과
   과목명 : 빅데이터세상읽기, 빅데이터연구방법론

2021. 3 – 현재 : 서울기독대학교 교양대학 시간강사
   과목명 : 데이터분석, 빅데이터세상읽기

2020. 9 – 2020.12 : 강남대학교 산업데이터사이언스학과 시간강사
   과목명 : 데이터통계분석 1

2020. 9 – 현재 : 인덕대학교 교양학과 시간강사
   과목명 : 창의공학설계

2019. 9 – 현재 : 명지대학교 융합소프트웨어학과 객원교수
   과목명 : 빅데이터기술특론2, 빅데이터디자인특론

2019. 9 – 현재 : 숭실원격평생교육원 촬영, 운영교
   과목명 : 전산개론, 소프트웨어공학, 경영통계학

2019. 9 – 2019. 12 : 서울디지털대학교 전기전자공학과 강사
   과목명 : 전력및에너지시스템의기초

2017. 9 - 현재 : 서울신학대학교 영어학과 시간강사
   과목명 : MOS(엑셀과 파워포인트)

2018. 3 – 2018. 12 : 한신대학교 IT컨텐츠 학과 시간강사
   과목명 : 인터넷미디어영상실습, 애니메이션 실습, 동영상실습

2018. 3 – 2018.12 : 김영평생교육원 촬영, 운영교수
   과목명 : 경영정보시스템

2017. 3 – 2018.12 : 현재 에듀업원격평생교육원 촬영, 운영교수
   과목명 : 경영통계학

2017. 3 – 2018.12 : e-그린원격평생교육원 촬영, 운영교수
   과목명 : 경영정보시스템

2017. 3 – 현재 : 부천대학교 식품영양과 시간강사
   과목명 : 유통관리, 식품유통관리

2017. 3 – 현재 : 부천대학교 e-비즈니스과 시간강사 
   과목명 : e-비즈니스 기획, 경영정보시스템, e-창업론, 유통관리실무, T융합비즈니스전략,

                기술경영론, 비즈니스프로세스관리, 유통관리

2017. 3 – 현재 : 청운대학교 교양학부 시간강사
   과목명 : Design Thinking과 신제품 개발, 창의력 계발, 4차산업혁명과 융합트랜드

2016. 12.20 –2017.1.10 : 청운대학교 교양학부 시간강사 
   과목명 : Design Thinking

2016. 11. 18 : 한양여자대학교 듀얼공동훈련센터 강사
   과목명 : 문제해결과 아이디어 기획

2016. 6. 16~17, 9. 23 : 한양여자대학교 듀얼공동훈련센터 강사
   과목명 : 통계프로그램을 활용한 고객 수요조사 분석과정

2016. 3-2016. 7 : 서일대학교 인터넷정보과 시간강사
   과목명 : 기술경영학개론 , 시스템분석 및 설계

2016. 3-2016. 8 : 남서울대학교 복지경영대학원 산업보안학과 시간강사
   과목명 : 보안질적연구방법론과 소프트웨어공학

2014. 9-2014. 11 : 서일대학교 인터넷정보과 시간강사
   과목명 : 시스템 분석 및 설계

2014. 9 : ㈜올배움 KISA 자격증 시간강사
   과목명 : 사회조사분석사 2급, 직업상담사 2급

강의목차
Clip 강의명
Chapter 1. 인간 지능을 흉내 내는 인공지능
1 Clip 지능이란?/인공지능을 바라보는 관점
2 Clip 인공지능의 역사
3 Clip 인공지능의 현재와 미래/인공지능 만들기/볼거리
Chapter 2. 파이썬으로 시작하는 인공지능
4 Clip 프로그램 예제/두 가지 프로그래밍 환경-실습
5 Clip 프로그램 환경 : 아나콘다/인공지능 프로그래밍 프로젝트: 셈 지능
6 Clip 인공지능 프로그래밍 예제 : 인공지능 기자
7 Clip 인공지능 프로그래밍 프로젝트: 더 똑똑한 인공지능 기자, 파이썬 기초
Chapter 3. 기계 학습과 인식
8 Clip 기계학습 기초
9 Clip 인공지능 제품의 설계와 구현
10 Clip 데이터에 대한 이해
11 Clip 특징 추출과 표현/필기 숫자 인식
12 Clip 성능 측정/인공지능은 어떻게 인식을 하나?
Chapter 4. 신경망 기초
13 Clip 인공 신경망의 태동/퍼셉트론의 원리
14 Clip 사람의 학습과 신경망의 학습/퍼셉트론 학습 알고리즘
15 Clip 현대 기계 학습으로 확장/퍼셉트론 프로그래밍
16 Clip 다층 퍼셉트론/오류 역전파 알고리즘
17 Clip 다층 퍼셉트론 프로그래밍/하이퍼 매개변수 최적화
Chapter 5. 딥러닝과 텐서플로
18 Clip 딥러닝의 등장/텐서플로 개념 익히기
19 Clip 텐서플로 프로그래밍 기초/텐서플로로 다층 퍼셉트론 프로그래밍
20 Clip 깊은 다층 퍼셉트론/딥러닝의 학습 전략
21 Clip 딥러닝이 사용하는 손실 함수/딥러닝이 사용하는 옵티마이저
22 Clip 좋은 프로그래밍 스킬/교차 검증을 이용한 하이퍼 매개 변수 최적화
Chapter 6. 컨볼루션 신경망 과 컴퓨터 비전
23 Clip 컨볼루션 신경망의 동기와 전개/컨볼루션 신경망의 구조와 동작
24 Clip 컨볼루션 신경망의 학습/컨볼루션 신경망 프로그래밍
25 Clip 컨볼루션 신경망의 시각화/딥러닝의 규제
26 Clip 전이 학습/물체 검출
Chapter 7. 생성 모델과 창 작
27 Clip 확률적 생성 모델/오토인코더
28 Clip 오토인코더 심화
Chapter 8. 생성 적대 생성망
29 Clip 생성 적대 생성망
Chapter 9. 실무프로젝트
30 Clip 인공지능 프로그래밍