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제일 하단의 [전남대학교], [취업・진로], [국제협력본부] 공지사항에서 유익한 정보 배달해주세요. ^ㅁ^
□ 목적
◦ 4차 산업혁명 시대에서 요구하는 AI기반 데이터의 생성, 관리, 분석, 적용 등 머신 러닝을 활용할 수 있는 빅데이터 전문가 인재 양성
◦ 국제적으로 표준화 되어 있는 머신러닝 교육을 통하여 재학생들의 글로벌 취업의식 고취 및 국외 취업 가능성 제시
□ 개요
◦ 프로그램명: 2019 AI기반 머신러닝 교육과정
◦ 일 시: 2019. 10. 12.(토) ~ 10. 20.(일), 09:30 ~ 18:00 (30H)
◦ 장 소: 전남대학교 자연대 2호관 101호
◦ 접수기간: 2019. 10. 1.(화) ~ 10. 8.(화) 18시까지
◦ 지 원 대 상: 빅데이터 머신러닝에 관심 있는 전남대학교 재학생 40명
※ 단, 본 과정은 빅데이터 교육 심화과정으로 DSAC 2 과정 수료자/Python Program 경험자, 전자컴퓨터공학전공자 등 관련 지식 보유자가 교육에 따라갈 수 있습니다.
※ 총 40명을 대상으로 운영하며, 41~45번까지만 예비번호를 추가로 접수해드립니다. (추가 예비 받지 않음)
41~45번째 신청하신 학생들은 순번대로 예비번호 안내를 드릴 예정이며, 중도포기자 발생 시 교육 수강이 가능합니다.
※ 본 교육과정은 전남대 재학생들의 취업지원을 위하여 무료로 진행하는 국제자격증 취득과정으로
교육을 취소하시는 경우 반드시 10월 8일 까지 사업단(062-530-0393)로 연락 주시기 바랍니다. 또한 개인사정으로 인해
결석을 하거나 및 중도포기를 하시는 경우 자격증 취득이 불가하오니 신중하게 신청하시기 바랍니다.
★ 반드시 포털 로그인 후 학생회원으로 신청해주세요!!
□ 세부 내용
관련 링크 : http://lincplus.jnu.ac.kr/EducationSupport/Details/7155
http://ie.jnu.ac.kr/97118
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| 1 | 추진 배경 및 목적 |
□ 목적
◦ 4차 산업혁명 시대에서 요구하는 AI기반 데이터의 생성, 관리, 분석, 적용 등 머신 러닝을 활용할 수 있는 빅데이터 전문가 인재 양성
◦ 국제적으로 표준화 되어 있는 머신러닝 교육을 통하여 재학생들의 글로벌 취업의식 고취 및 국외 취업 가능성 제시
| 2 | 세부 프로그램 운영 |
□ 개요
◦ 프로그램명: 2019 AI기반 머신러닝 교육과정
◦ 일 시: 2019. 10. 12.(토) ~ 10. 20.(일), 09:30 ~ 18:00 (30H)
◦ 장 소: 전남대학교 자연대 2호관 101호
◦ 접수기간: 2019. 10. 1.(화) ~ 10. 8.(화) 18시까지
◦ 지 원 대 상: 빅데이터 머신러닝에 관심 있는 전남대학교 재학생 40명
※ 단, 본 과정은 빅데이터 교육 심화과정으로 DSAC 2 과정 수료자/Python Program 경험자, 전자컴퓨터공학전공자 등 관련 지식 보유자가 교육에 따라갈 수 있습니다.
※ 총 40명을 대상으로 운영하며, 41~45번까지만 예비번호를 추가로 접수해드립니다. (추가 예비 받지 않음)
41~45번째 신청하신 학생들은 순번대로 예비번호 안내를 드릴 예정이며, 중도포기자 발생 시 교육 수강이 가능합니다.
※ 본 교육과정은 전남대 재학생들의 취업지원을 위하여 무료로 진행하는 국제자격증 취득과정으로
교육을 취소하시는 경우 반드시 10월 8일 까지 사업단(062-530-0393)로 연락 주시기 바랍니다. 또한 개인사정으로 인해
결석을 하거나 및 중도포기를 하시는 경우 자격증 취득이 불가하오니 신중하게 신청하시기 바랍니다.
★ 반드시 포털 로그인 후 학생회원으로 신청해주세요!!
□ 세부 내용
| 구분 | 주제 | 내용 | 실습 | |
| 10/12 (토) |
오전 | 머신러닝 범위, 동작 | -지도학습, 비지도학습 -강화학습 |
환경 설정 |
| 최적화 알고리즘 | -모델튜닝 -과소, 과대적합 |
최적화기 비교 | ||
| 오후 | 분류회귀 | -협업필터링 | kNN 실습 | |
| 로지스틱회귀 | -로짓 -이진분류 |
이진분류성능 | ||
| 10/13 (일) |
오전 | 앙상블알고리즘 | -랜덤포레스트 -그레디언트부스팅 |
결정트리성능비교 |
| 서포트벡터머신 | -서포트벡터이해 -분류분석 |
SVM 실습 | ||
| 오후 | 분류성능 | -컨퓨전메트릭스 -ROC, AUC |
ROC, AUC 실습 | |
| 회귀예측 | -손실함수 -성능평가지표 |
회귀모델 실습 | ||
| 10/19 (토) |
오전 | 모델최적화 | -최적화, 랜덤탐색 | 하이퍼파라미터튜닝 |
| -일반화, 교차검증 | ||||
| 오후 | 비지도학습 | -비지도학습의 분류 | 스케일링 실습 | |
| -스케일링, 변환 | ||||
| 10/20 (일) |
오전 | 클러스터링 고급 | -클러스터링 적용범위 | 붓꽃데이터 분류 |
| -로그변환, 역수변환 | KMeans, DBSCAN | |||
| 오후 | 클러스터링 평가 인증 TEST |
-차원축소, PCA -시각화고급 |
t-SNE, PCA 실습 | |
| -다항로지스틱회귀 -인증 TEST |
베이즈 알고리즘 구현 | |||
관련 링크 : http://lincplus.jnu.ac.kr/EducationSupport/Details/7155
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