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    강좌소개

    강좌 소개

    수업내용/목표

    기업이 개발한 현장 중심 교육과정
    AI기반 이론, 데이터 사이언스 기초 과정

    - 제조현장 데이터 기반 인공지능의 개요에 대한 이해와 머신및 딥러닝 구현
    ① 제조현장의 데이터 정보 기반 인공지능 개요 이해 능력
    ② 제조현장의 머신 및 딥러닝 필요성 이해 능력
    ③ 머신 및 딥러닝 구현을 위한 데이터 전처리 이해 능력

    홍보/예시 영상

    강좌 운영 계획

    강의계획서

    주차

    주차명

    차시명

    과제

    1

    인공지능과

    머신러닝 소개

    인공지능과 머신러닝 이해

     

    머신러닝 학습 개념

     

    머신러닝 프로세스 및 활용

    퀴즈(3문제)

    2

    PythonColab

    소개

    Python소개

     

    Colab 소개

     

    Python & Colab 실습

    퀴즈(3문제)

    3

    Numpy, Pandas, Matplotlib실습

    Numpy 실습

     

    Pandas 실습

     

    Matplotlib 실습

    퀴즈(3문제)

    4

    선형대수학

    선형대수의 기본

     

    선형시스템

     

    고유값과 고유벡터

    퀴즈(3문제)

    5

    통계 기초

    기초 확률론

     

    확률분포와 중심극한정리

     

    가설검정과 회귀모델

    퀴즈(3문제)

    6

    머신러닝 파이프라인

    머신러닝 파이프라인 소개

     

    탐색적 데이터 분석

     

    머신러닝 파이프라인 실습

    퀴즈(3문제)

    7

    기말고사

     

    강좌운영팀 소개

    교수자

    김영훈 professor
    김영훈 교수
    현) 경희대학교 산업경영공학과 조교수
    고려대학교. 공학 박사

    E-mail: y.kim@khu.ac.kr
    전현우 professor
    전현우 교수
    현) 경희대학교 산업경영공학과 조교수
    Penn State University . 공학 박사

    E-mail: y.kim@khu.ac.kr

    강좌지원팀

    강좌 수강 정보

    이수/평가정보

    이수/평가정보

    과제명  퀴즈 기말고사
    반영비율 50% 50%


    ※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

    강좌 수준 및 선수요건

    수집된 데이터를 가공·분석하여 유의미한 정보를도출하는일련의과정이데이터사이언스입니다. 본 강좌는 데이터 사이언스를 이해하기 위한 프로그래밍 언어 및 알고리즘 지식과수학적사고능력에대한 기초 과정이며, 특별한 선수 학습 조건은 없습니다.
    다만 기초과정을 이수한 후 심화과정을 이수하면 확실한 기술 연마로 이어집니다.

    [심화과정 안내}
    특징 : (동영상 이론 강의 + 과정평가+ 실장비실습)
    ○ 매주 1회, 총 3주 3회 오프라인 실습 (광명 KTX역 인근, 건솔루션㈜)
    ○ K-MOOC D·N·A 교육 심화과정 수강신청
    1. 정기과정
    2. 특별과정 : 수요와 맟춤형 과정
    [심화과정 일정]
    수강신청 : 2024.05.13(월) ~ 2024.06.21(금)
    제조시스템 수강기간 : 2024.07.01(월), 07.08(월), 07.15(월)
    IIoT 구축 수강기간 : 2024.07.02(화), 07.09(화), 07.16(화)
    가상 현실 수강기간 : 2024.07.03(수), 07.10(수), 07.17(수)
    데이터 사이언스 수강기간 : 2024.07.04(목), 07.11(목), 07.18(목)

    교재 및 참고문헌

    교재는 PPT로 제공되며, 모든 강의는 자막이 설정되어 있습니다.

    자주 묻는 질문

    제목

    소제목

    내용

     

    분야 공학 (기계 · 금속)

    난이도 전공기초

    운영기관 건솔루션(주)

    이수증 미발급

    주차 7 주

    학습인정시간 6시간 22분 (06시간 47분)

    수강신청기간 24.08.01 ~ 24.12.18

    강좌운영기간 24.09.02 ~ 24.12.20

    전화번호 -

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