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특화과정 빅데이터로 배우는인공지능(Bigdata + AI):특화과정

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작성자 체인스 아카데미 댓글 0건 조회 859회 작성일 19-06-03 13:00

본문

과목명

 

빅데이터로 배우는인공지능(Bigdata + AI)-특화과정

 

 개요

 

 그동안 배웠던 파이썬, 통계, 리눅스, Mysql을 통해 빅데이터를 구성하고 다양한 파이썬 필수 라이브러리를 통해 통계학적분석을 하고 시각화 하며, AI의 머신러닝인 지도학습, 비지도학습의 알고리즘을 통해 분석하고, 딥러닝라이브러리를 집중해 배운다. 

 

 학습목표

 

 ㆍ빅데이터 개론
 ㆍ빅데이터 라이브러리(NumPy, pandas, matplotlib,seabon)
 ㆍ빅데이터 분석 및 시각화
 ㆍAI 개론 / 머신러닝
 ㆍ지도학습 /비지도학습 알고리즘
 ㆍDeep learnning

 

 학습대상

 

 빅데이터 / AI에 관해 쉽게 배우면서, 전문 라이브러리를 다루고 분석, 시각화하기를 바라는 대학생 및 취업준비생 

 

 1일차

빅데이터 개론(1주차)

  AI개론(2주차)

 

 ㆍ빅데이터 라이브러리인 NumPy 주요 명령어 배우기
 ㆍ배열
 ㆍ배열 인덱싱
 ㆍ데이터 타입
 ㆍ배열 연산
 ㆍ브로드캐스팅

 

 

 ㆍ머신러닝개념
 ㆍSupervised Learning
   - Classification
   - Regression
 ㆍUnSupervised Learning
 ㆍ Reinforcement Learning
 ㆍdata mining
 ㆍdeep learning

 

 2일차

 

 ㆍ빅데이터 라이브러리인 pandas주요 명령어 배우기
 ㆍ통합 인덱싱
 ㆍ데이터 정렬 및 누락 된 데이터 의 통합 처리
 ㆍ재 형성 및 피벗
 ㆍ크기 변경 및 그룹핑
 ㆍ계층 적 축 인덱싱
 ㆍ시계열 및 성능최적화 

 

 ㆍ지도학습 알고리즘 배우기
 ㆍ어떠한 피쳐일때 어떤 알고리즘을 사용하는지 정확히 알기
 ㆍsupport vector machine
 ㆍHidden Markov model
 ㆍRegression
 ㆍNeural network
 ㆍNaive Bayes Classification

 3일차

 

 ㆍ빅데이터 라이브러리인 matplotlib,seabon주요 명령어 배우기
 ㆍ플롯, 히스토그램, 파워 스펙트럼
 ㆍ막대 차트, 오류 차트, 산점도
 ㆍ 객체 지향 인터페이스
 ㆍ관계형,카테고리,배포판 API
 ㆍ회귀 분석,배수,스타일,색상  API

 

 

 

 ㆍ비지도학습 알고리즘 배우기
 ㆍ어떠한 피쳐일때 어떤 알고리즘을 사용하는지 정확히 알기
 ㆍhierarchical clustering
 ㆍk-means
 ㆍmixture models
 ㆍDBSCAN
 ㆍOPTICS algorithm

 

 4일차

  

 ㆍ빅데이터 피처를 보고, 분석하기
 ㆍRELATED WORK
 ㆍClustering based Feature Selection
 ㆍData Pre-Processing Technique
 ㆍMETHODOLOGY FOR FEATURE
 ㆍSELECTION USING STERINGAPPROACH

 

 

 ㆍ딥러닝 라이브러리인 tenserflow,keras 배우기
 ㆍ어떠한 피처일때 딥러닝을 사용하는지 정확히 알기
 ㆍDeep Neural Network, DNN
 ㆍ심층 신경망의 문제점
 ㆍConvolutional Neural Network
 ㆍRecurrent Neural Network
 ㆍRestricted Boltzmann Machine
 ㆍDeep Belief Network
 ㆍDeep Q-Networks

 

5일차

 

 ㆍ분석된 피처와 분석결과를 통해 시각화하기
 ㆍReview large amounts of data
 ㆍSpot trends
 ㆍIdentify correlations and unexpected relationships
 ㆍPresent the data to others

 

 ㆍ실무를 통해 배우는 딥러닝
 ㆍRestricted Boltzmann Machine
 ㆍDeep Belief Network
 ㆍDeep Q-Networks
 ㆍ영상 인식

 

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기간 2주
수강료 1,600,000원
9월 09/16, 09/23, 09/30
10월 10/07, 10/14, 10/21, 10/28
11월 11/04, 11/11, 11/18

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