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지도학습과 비지도학습

과정소개
머신러닝의 기초 원리부터 최신 응용 사례까지 체계적으로 학습하는 과정입니다. 지도학습과 비지도학습의 핵심 개념을 이해하고, 실제 산업 현장에서의 활용 방법을 탐구합니다. 특히 자율주행, 의료진단, 금융 분석 등 다양한 분야에서 AI가 가져오는 혁신적 변화를 살펴보며, 윤리적 고려사항까지 포괄적으로 다룹니다.
학습목표
- 머신러닝의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고 실생활 적용 사례를 설명할 수 있다
- 지도학습과 비지도학습의 차이점을 이해하고 각각의 활용 분야를 구분할 수 있다
- 모델 평가 방법과 성능 개선 기법을 학습하여 실제 프로젝트에 적용할 수 있다
- AI 기술의 최신 동향을 파악하고 윤리적 문제에 대한 해결방안을 제시할 수 있다
- 지도학습과 비지도학습의 차이점을 이해하고 각각의 활용 분야를 구분할 수 있다
- 모델 평가 방법과 성능 개선 기법을 학습하여 실제 프로젝트에 적용할 수 있다
- AI 기술의 최신 동향을 파악하고 윤리적 문제에 대한 해결방안을 제시할 수 있다
교육대상
- AI와 머신러닝에 관심이 있는 초보자
- 데이터 분석 및 AI 관련 직무 종사자
- 기업의 디지털 전환 담당자
- AI 기술을 실무에 적용하고자 하는 실무자
- 데이터 분석 및 AI 관련 직무 종사자
- 기업의 디지털 전환 담당자
- AI 기술을 실무에 적용하고자 하는 실무자
수료기준
평가기준 | 총점 |
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반영비율 | 100점 |
이수(과락)기준 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
차시 | 강의명 |
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1차시 | 머신러닝의 개요 |
2차시 | 지도 학습 |
3차시 | 비지도 학습 |
4차시 | 모델 평가와 성능 개선 |
5차시 | 실습과 프로젝트 (커버,목차,학습목표,과제,앤딩 페이지PPT필요) |
6차시 | 최신 동향 및 응용 사례 |