일자 및 시간 | 내용 | 비고 | |
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1일차 | |||
01/08 (월) |
13:00 ~ 13:30 | 등 록 / 오리엔테이션 | |
13:30 ~ 17:00 | ㅇ 인공지능과 머신러닝 - 인공지능의 개요와 기술 이해 - 머신러닝의 개념과 학습법 |
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17:00 ~ 18:00 | 석 식 | ||
2일차 | |||
01/09 (화) |
07:00 ~ 09:00 | 조 식 | |
09:00 ~ 12:00 | ㅇ 데이터의 이해 - 데이터 분류의 필요성과 데이터 전처리 ㅇ 다양한 전처리 방식의 이해 - 원핫인코딩, 토큰화, 그레이 스케일 |
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12:00 ~ 13:00 | 중 식 | ||
13:00 ~ 17:00 | ㅇ 특성 추출의 이해 - 필요한 데이터의 특성 이해 및 추출하기 ㅇ 회귀 모델의 이해 - 회귀의 개념과 선형회귀 모델 이해하기 ㅇ 분류 모델의 이해 - 분류의 개념과 kNN, 결정트리 모델 이해하기 ㅇ 모델을 선택하고 개선하는 방법 |
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17:00 ~ 18:00 | 석 식 | ||
3일차 | |||
01/10 (수) |
07:00 ~ 09:00 | 조 식 | |
09:00 ~ 11:30 | ㅇ 인공신경망의 개념과 원리 이해 ㅇ CNN과 RNN의 개념 이해 |
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11:30 ~ 12:30 | - 프로그램 평가 및 중식 - 연수 종료 |