기업/기관 대상 BEST 패키지    

머신러닝/파이썬 실습과정 패키지 + 온라인 툴킷 (선택가능)

                                                                                                                                             

 

대상 : 머신러닝과 파이썬에 대한 경험이 전혀 없는 전공자/비전공자

커리큘럼 :

학습목표

1. 머신러닝의 전체 프로세스를 이해한다.
2. 파이썬의 필요성을 이해하고 기초적인 문법을 학습한다.

진행기간

8차시

소요시간

8시간

내가 왜 인공지능을 알아야 할까?

  • 오프닝 / 커리큘럼 및 강사 소개
  • 활용 예시를 통한 학습 동기부여

머신러닝은 어떤 프로세스를 가지고 있을까?

  • 머신러닝 학습 프로세스 이해하기
  • STEP1. 문제의 정의&데이터 수집 단계 이해하기
  • STEP2. 데이터 전처리 & Train-Test-ValidationDATA 이해하기
  • STEP3. 모델 선택하기
  • Teachable Machine(분류) 으로 실습하기
  • STEP4. 학습개념 이해하기 (최적화/Weight/Target/Predict/bias)
  • 퀴즈타임
  • STEP5. 학습 후 테스트 과정 이해하기

왜 파이썬을 알아야 할까?

  • 파이썬의 활용도 및 필요성 설명
  • 파이썬 키트 소개 (당사 교재)
  • 코랩 설치 및 사용법 배우기

파이썬 기초 문법 배우기

  • 파이썬 기초 (코멘트, 출력, 변수, 문자열)
  • 파이썬 기초 (사칙연산, 문자열 더하기, ==의 개념)
  • 파이썬 함수 개념 학습 및 예제 풀이
  • 파이썬 함수 예제 풀이
  • 리스트 개념 배우기
  • 퀴즈타임
  • 리스트 인덱싱, 슬라이싱 개념 배우기
  • 리스트 예제 풀이
  • 조건에 따른 명령 내리기(if문 배우기)
  • 조건에 부적합할 때 명령 내리기(elif, else 배우기)
  • 자동화에 이용되는 다양한 방법 배우기 (loops, for, while)
  • 자동화에 이용되는 다양한 방법 배우기(break, continue)
  • 자동화 예제 풀이
  • 수업 마무리

툴킷

더욱 인터렉티브하고 참여도 높은 수업을 위한 오프라인 툴킷(선택가능)

구성품 소개

  • 워크북

    개념 부분을 한눈에 정리하며 배울 수 있는 워크북

  • 파이썬 컨닝시트 

    학습중, 학습 후에도 바로 꺼내 활용할 수 있는 컨닝시트로, 암기가 필요한 부분이나 헷갈릴 수 있는 부분들을 한눈에 보기 좋게 정리한 시트

  • 파이썬 컨닝패드 

    학습 중, 학습 후에도 마우스 패드 겸 화면 클리너로 쓸 수 있는 패드로써, 자주 보며 중요한 내용들을 상기할 수 있는 제작 패드

  • 소통카드

    줌을 활용한 인터렉티브한 라이브 교육의 장점을 극대화하고, 참여도를 높이기 위한 소통카드

 

  • 포스트잇

    학습에 활용 가능한 포스트잇

 

  • 티백 텀블러

    활용도가 높은 제작 텀블러

 

머신러닝/파이썬 실습과정 패키지 + 온라인 툴킷 (선택가능)

                                                                                                                                             

 

대상 : 파이썬 기초문법에 대한 사전지식이 있고, 이를 바탕으로 데이터 시각화 학습 및
           머신러닝 전 프로세스 실습을 해보고 싶은 전공자 / 비전공자

커리큘럼 :

학습목표

1. 머신러닝의 종류를 이해한다.
2. 파이썬을 활용한 데이터 시각화를 실습한다.
3. 실습을 통해 머신러닝 전체 프로세스를 이해한다.

진행기간

16차시

소요시간

16시간

 

다양한 머신러닝 종류 이해하기

  • 오픈 앵커링 /  커리큘럼 및 강사소개
  • FEATURE / LABEL / 입력데이터 / 타겟데이터 개념 이해하기
  • 개 / 고양이 이미지 구분 예시로 지도학습 이해하기
  • 개 / 고양이 이미지 구분 예시로 비지도학습 이해하지
  • 타잔의 예시와 영상을 통해 강화학습 개념 이해하기
  • 지도 / 비지도 / 강화학습 퀴즈 풀어보기
  • 회귀 /  분류 모델 이해하기
  • 대표적인 비지도 학습인 클러스터링 개념 이해하기
  • 회귀 / 분류 / 클러스터링 활용사례 퀴즈풀기

데이터 시각화의 개념과 필요성 이해하기

  • 머신러닝의 전체 프로세스 훓어보기
  • 데이터 시각화 개념 이해하기
  • 머신러닝 수업내용 Quiz Time

파이썬 한눈에 복습하기

  • 파이썬 예제 풀이
  • 파이썬 예제 풀이
  • 타이타닉 실습 요약해주기

나에게 필요한 데이터 시각화 배우기

  • 판다스 시리즈 생성 및 분석
  • 판다스 데이터 프레임 생성하기
  • 판다스 데이터 프레임 분석하기
  • 판다스 데이터 프레임 분석하기
  • 판다스 외부데이터 불러오기
  • seaborn vs matplotlib(시각화 패키지 알아보기)
  • 시각화할 데이터셋 살펴보기
  • 1차원으로 시각화 하기
  • 2차원으로 시각화 하기

나에게 필요한 머신러닝 기초 실습하기

  • 인사 및 간결한 전날 요약
  • 싸이킷런 머신러닝 개념 배우기
  • 싸이킷런 머신러닝을 위한 3가지 조건
  • Feature와 Target 분리 배우기
  • 다양한 데이터 인코딩 방법 배우기
  • 판다스 이용하여 데이터 인코딩하기
  • 싸이킷런 패기지 이용하여 인코딩 하기
  • Test데이터와 Train 데이터 나누기
  • Scikit-learn 패키지 사용하여 Train / Test셋 분리하기
  • Cross Validation 교차 검증법 이용하기

데이터를 통해 타이타닉 승객 생존률 분석하기

  • <실습>타이타닉에서 생존률이 높은 승객을 찾아보자
  • 타이타닉 승객 데이터 살펴보기
  • 머신러닝 수업내용 Quiz Time
  • <실습>타이타닉에서 생존률이 높은 승객을 찾아보자
  • 가설 검증하기
  • Missing Data 찾기
  • <실습>타이타닉에서 생존률이 높은 승객을 찾아보자
  • 승객 데이터 엔지니어링 하기
  • <실습>타이타닉에서 생존률이 높은 승객을 찾아보자
  • 데이터 검수하기
  • 함수 직접 만들어보기
  • 데이터 시각화 절차 복습하기
  • 마지막 Quiz Time
  • 수업 마무리

툴킷

더욱 인터렉티브하고 참여도 높은 수업을 위한 온라인 툴킷(선택가능)

배운 내용들을 바탕으로 숲을 보는 것처럼 구조화 할 수 있도록 정리한 페이지와

이후 복습을 위하여 활용할 수있는 머신러닝을 위한 파이썬 컨닝시트 등

활용도가 높은 학습자료들을 포함한 온라인 툴킷