입학이 긍지가 되고 수료가 날개가 되는 
상위1%전문가 양성을 위한 교육


단기핵심과정 Data Science

Python을 활용한 실용머신러닝 - 초급

교육기간 1차 : 2019.01.14 ~ 2019.01.17
2차 : 2019.02.11 ~ 2019.02.14
강의시간 09:30~13:30
(월~목/1일 4시간/총 16시간)
교육비용 400,000원 교육비지원 비환급과정
교육정원 20명 문의 김준영 매니저 070-4166-2491
차세대 알파고의 시작, 내 이름은 머신러닝!

어느덧 다가온 인공지능 시대,

제2의 딥마인드를 꿈꾼다면

머신러닝을 공부하세요!

머신러닝의 시대가 온다

알파고가 이세돌을 꺽고 바둑을 평정한지 3년이라는 시간이 지났습니다. 바둑을 평정한 알파고의 등장을 기점으로 거의 모든 분야에서 인공지능이 활약하기 시작했고 이제는 언론사, 병원, 증권사 등 사회 각 분야에서 인공지능 솔루션의 활약이 두드러지고 있습니다.

머신러닝은 완전한 의미의 인공지능이 등장하기 위한 기초가 되는 기술로 인공지능 시대를 이끌어갈 핵심 기술이라 할 수 있습니다.

파이썬을 활용한 실용 머신러닝 과정은

본 교육과정은 머신러닝에 입문하고자 하는 이들을 위한 머신러닝 기초과정입니다. 파이썬에서 제공하는 다양한 패키지를 활용해 효율적으로 머신러닝 시스템을 구현할 수 있는 방법을 학습하고 다양한 머신러닝 기초 알고리즘을 학습하는 과정입니다. 그 동안 머신러닝과 인공지능에 관심을 갖고 있었지만 홀로 공부하기가 어려우셨다면 지금 바로 도전 하세요!

※ 본 교육과정은 파이썬 언어를 바탕으로 진행됩니다. 과정 수강전에 파이썬 언어의 기본 문법을 일정 부분 습득해 두시는 것이 좋습니다. 파이썬 언어에 대한 이해가 부족하시다면 비트교육센터에서 개설, 운영 중인 파이썬 교육과정을 수강하시는 편을 권해드립니다.

추천 교육과정 살펴보기

교육목표

- 파이썬 라이브러리를 활용해 다양한 예시를 가지고 머신러닝 모델을 훈련하고 적용한다.
- 머신러닝의 다양한 알고리즘 모델들의 핵심적인 개념과 특성을 이해한다.
- 다양한 머신러닝의 모델을 비교 분석하여 머신러닝의 모델을 튜닝해 본다.

개강일
1월 2월 3월 4월 5월 6월 7월 8월 9월 10월 11월 12월
4/23 8/20 11/5
교육내용
일자 내용
1일차 - 머신러닝 개요와 기초지식
- 머신러닝 활용사례 소개
- Python 언어 기초
- Jupyter 노트북 사용 기초
- 예문 실습과 mini-project
2일차 - Python의 패키지를 활용한 데이터 가공과 시각화
- Python의 머신러닝 패키지 scikit-learn 소개
- Scikit-learn 패키지를 활용한 데이터 전처리와 교차검증 원리
- 예문 실습과 mini-project
3일차 - 분류형 머신러닝의 기초 로지스틱 회귀의 원리
- ROC곡선. 혼돈행렬. 성과분석. 민감도와 특이도 활용
- 예문 실습과 mini-project
4일차 - KNN (k-최인접이웃) 알고리즘 적용
- 편향-분산 트레이드오프 (bias-variance tradeoff)
- 랜덤포레스트 알고리즘 적용
- 그리드 서치, 랜덤 서치, 병렬화
- 예문 실습과 mini-project
- 데이터 분석과 머신러닝 향후 로드맵
- 질의응답

※ 교육인원 미달 시 일정 변경 또는 폐강될 수 있음