K-MOOC

주차

주차명(주제)

차시

차시명(학습내용)

평가방법

1

인공지능

1-1

인공지능 소개

1-2

머신러닝의 이해와 주요 알고리즘

1-3

머신러닝 알고리즘의 유형

1-4

데이터의 이해

1-5

머신러닝 환경 구축하기

1-6

파이썬 머신러닝 환경 설치하기

2

넘파이(1)

2-1

넘파이

2-2

넘파이-실습

2-3

넘파이 배열

2-4

넘파이 배열-실습

2-5

넘파이 배열 활용

2-6

넘파이-실습

3

넘파이(2)

3-1

넘파이 배열 연산

3-2

넘파이 배열 연산-실습

3-3

넘파이 배열 사칙연산

3-4

넘파이 배열 사칙연산-실습

3-5

넘파이 배열 비교 연산과 데이터 추출

3-6

넘파이 배열 비교 연산과 데이터 추출-실습

4

판다스(1)

4-1

판다스 시리즈

4-2

판다스 시리즈-실습

4-3

판다스 데이터프레임

4-4

판다스 데이터프레임-실습

4-5

판다스 데이터 추출

4-6

판다스 데이터 추출-실습

5

판다스(2)

5-1

판다스 그룹별 집계

5-2

판다스 그룹별 집계-실습

5-3

판다스 그룹화된 상태

5-4

판다스 그룹화된 상태-실습

5-5

판다스 병합과 연결

5-6

판다스 병합과 연결-실습

6

맷플롯립

6-1

맷플롯립 기초

6-2

맷플롯립 기초-실습

6-3

맷플롯립 꾸미기

6-4

맷플롯립 꾸미기-실습

6-5

맷플롯립 그래프

6-6

맷플롯립 그래프-실습

7

시본

7-1

시본 기초

7-2

시본 기초-실습

7-3

시본 그래프

7-4

시본 그래프-실습

7-5

데이터 전처리 기초

7-6

데이터 전처리 기초-실습1

7-7

데이터 전처리 기초-실습2

7-8

데이터 전처리 기초-실습3

8

중간고사

9

데이터 전처리

9-1

데이터 결측치 처리

9-2

데이터 결측치 처리-실습

9-3

데이터 정규화

9-4

데이터 정규화-실습

9-5

타이타닉 생존자 예측하기

9-6

타이타닉 생존자 예측하기-실습

10

선형회귀(1)

10-1

타이타닉 데이터 상관관계 분석

10-2

타이타닉 데이터 상관관계 분석-실습

10-3

선형회귀의 이해

10-4

선형회귀의 이해-실습

10-5

경사하강법

10-6

경사하강법-실습

11

선형회귀(2)

11-1

선형회귀 성능 측정

11-2

선형회귀 성능 측정-실습

11-3

경사하강법 선형회귀 구현

11-4

경사하강법 선형회귀 구현-실습

11-5

앙상블의 이해

11-6

앙상블의 이해-실습

12

앙상블

12-1

배깅과 랜덤 포레스트

12-2

배깅과 랜덤 포레스트-실습

12-3

부스팅

12-4

부스팅-실습

12-5

딥러닝의 개요

12-6

딥러닝의 개요-실습

13

딥러닝

13-1

딥러닝의 유형(1)

13-2

딥러닝의 유형(1)

13-3

딥러닝의 유형(2)

13-4

딥러닝의 유형(2)-실습

13-5

LSTM 데이터 살펴보기

13-6

LSTM 데이터 살펴보기-실습

14

LSTM

14-1

LSTM 데이터 전처리

14-2

LSTM 데이터 전처리-실습

14-3

LSTM 모델 생성

14-4

LSTM 모델 생성-실습

14-5

LSTM 모델 학습 및 시각화

14-6

LSTM 모델 학습 및 시각화-실습

15

기말고사