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인문·사회계열 전공생을 위한 머신러닝 예비학교

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인문·사회계열 전공생을 위한 머신러닝 예비학교
본 강좌는 인문·사회·교육계열을 전공하는 학생들이 본인의 전공 혹은 진로 희망 분야에 인공지능 기술을 적용할 수 있도록 기초부터 심화까지의 과정을 묶음으로 구성하였다. 본 묶음강좌를 이수하면 먼저 Jupyter Notebook을 통해 Python 코딩에 입문하고 머신러닝(ML)과 신경망(NN) 문제를 실습한다. 이후 머신러닝 및 인공지능 심화학습을 위해 Python 코딩 실습을 겸한 수학 기초 과정을 학습하며, 실사례(Case Studies)로 구성된 실습을 통해 ML 혹은 AI 알고리즘을 구현할 수 있게 된다.
묶음강좌 신청 및 통합 정보
대표기관 성신여자대학교
총 주차 46주
총 학습인정시간 97시간 0분
총 동영상시간 64시간30분
Series Course Introduction
Course List
구성강좌 정보
분야 Engineering(Computers & Communication)
난이도 beginner
주차 14week
학습인정시간 34시간 00분
개강상태 진행중(`22.06.05. 수강신청마감)
구성강좌 정보
분야 Engineering(Computers & Communication)
난이도 beginner
주차 12week
학습인정시간 19시간 00분
개강상태 진행중(`22.05.22. 수강신청마감)
구성강좌 정보
분야 Engineering(Computers & Communication)
난이도 beginner
주차 07week
학습인정시간 19시간 00분
개강상태 종강됨(청강가능)
구성강좌 정보
분야 Engineering(Computers & Communication)
난이도 beginner
주차 13week
학습인정시간 25시간 00분
개강상태 진행중(`22.05.29. 수강신청마감)