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[Level 3] Python 기반의 머신러닝


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강좌개요

4차 산업혁명의 핵심 기술은 인공지능이며, 머신러닝을 통한 인공지능 개발이 중점적으로 발전되어가고 있습니다. 머신러닝을 통해 만들어진 기술들은 현재 제조 현장에서 쏟아지는 빅데이터를 지능적으로 처리, 제조업 분야의 효율성과 서비스업 분야의 편의성을 높이는 데 활용이 되고 있습니다. 기계학습에 대한 전반적인 개념을 배워보고 간단한 실습을 진행해봅시다.

학습목표

· 머신러닝에 대한 개념을 이해할 수 있다.
· 머신러닝에 필요한 전반적인 프로그래밍 기술을 습득할 수 있다.
· 앞으로 발전될 기술 동향에 대해 이해할 수 있다.

강좌구성

주차

주제

소주제

1주차

Introduction to Machine Learning

  • 인공지능에 대한 소개
  • 약 인공지능 vs 강 인공지능
  • 인공지능, 머신러닝, 딥러닝에 관계
  • 인공지능의 역사
  • 머신러닝이란?
  • 딥러닝이란?

2주차

Linear Regression

  • 머신러닝을 위한 기초 수학
  • 머신러닝의 원리
  • 선형 회귀
  • 최소 제곱법

3주차

Gradient Descent

  • 평균 제곱 오차
  • 경사 하강법
  • 학습률
  • 로지스틱 회귀
  • 퍼셉트론

4주차

Multilayer Perceptron

  • 다층 퍼셉트론
  • 오차 역전파
  • 데이터 다루기
    - 상관도 그래프

5주차

Decision Tree

  • 다중 분류 문제
    - 소프트맥스
  • Decision Tree
  • 랜덤 포레스트
  • 모델 설계하기
    - 입력층, 은닉층, 출력층
  • 교차 엔트로피

6주차

Unsupervised Learning

  • 비지도 학습
    - 개념, 특징, 기법, 학습 알고리즘
  • 비지도 학습 vs 지도 학습
  • 군집 분석
  • 비지도 학습 원리 실습

7주차

Natural Language Processing

  • 머신러닝을 활용한 자연어처리
  • 텍스트의 토큰화
  • 주어진 문장을 단어로 토큰화하기
  • 단어의 원-핫 인코딩
  • 단어 임베딩

8주차

Reinforcement Learning

  • 딥러닝 개념 및 원리
  • 강화 학습 소개 및 원리
  • 앞으로의 머신러닝 기술 동향

오프라인 교육장소

울산광역시 남구 테크노산업로 55번길 14 (두왕동) 울산산학융합원 308호

*대중교통 이용 시 : (일반) 106, 453 -> 산학융합지구캠퍼스 정류장 하차

교육장소

오프라인 코치소개

Course Staff Image #1

이광일 코치

울산이노베이션스쿨 운영팀

E-mail : info@ulsanis.kr

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