-
Artificial intelligence and Kaggle analysis Ongoing Certificate
-
Artificial intelligence and Kaggle analysis
-
Field Engineering (Computers & Communication)
Operating Institute Operating Institute Kyungpook National University Go to the operating agency Opens new window
Week Week 15 Week
Course Registration Period Course Registration Period 26.06.01 ~ 26.09.30
Phone Number Phone Number 053-950-4423
Course Satisfaction 4.6
-
Difficulty Difficulty -
Certificate Certificate Issuance
Learning recognition time Learning recognition time 15Hour 37Minute (10Hour 04Minute)
Course Duration Course Duration 26.06.01 ~ 26.09.30
Subtitle language 한국어 Others 1ea Subtitle language
Course language 한국어(ko)
-
List of participating institutions
Course Introduction
이 강의는 인공지능 기술의 기본 개념과 실습을 심도 있게 다루며,
따라서 학생들은 본 강의를 통해 Kaggle 데이터셋을 활용한 실제 데이터 분석 프로젝트를 수행하며,
학습목표
- 머신러닝 및 데이터 분석의 기초 개념과 활용 방법을 이해한다.
- 캐글(Kaggle) 플랫폼에서 제공되는 데이터셋을 활용하여 분석 및 모델링을 수행한다.
- 탐색적 데이터 분석(EDA) 과정을 통해 데이터의 특성을 파악하고 시각화 기술을 습득한다.
- 모델의 성능 평가 지표(Evaluation Metrics)를 활용하여 모델의 품질을 분석한다.
- 실습을 통해 데이터 분석 및 인공지능 기술의 실무적 활용 능력을 향상한다.
Syllabus
주차 | 주차명(주제) | 차시 | 차시명(학습내용) | 평가방법 |
1 | 인공지능 개요 | 1-1 | 인공지능의 기본 개념과 Kaggle Contest 소개 | 퀴즈 |
1-2 | 타이타닉 가설 설정과 스프레드시트를 통한 검증 및 실습 과제 | 퀴즈 | ||
2 | Google Colab 실행 및 독립변수 설정 | 2-1 | Google Colab에서 Python을 통한 기초 명령 실행 | 퀴즈 |
2-2 | 기계학습 절차에 대한 이해 및 실습 | 퀴즈 | ||
3 | 기계학습 | 3-1 | 기계학습의 활용 | 퀴즈 |
3-2 | 기계학습 내 복합독립변수 설정 및 활용 | 퀴즈 | ||
4 | Python 기초코딩 | 4-1 | Decision Tree의 사용 및 Python 이해 | 퀴즈 |
4-2 | Python의 기초 연산 및 기본 코딩 | 퀴즈 | ||
5 | 반복문과 제어문 | 5-1 | 반복문과 제어문 | 퀴즈 과제 |
5-2 | 제어문과 반복문을 활용하는 과제 추가 설명 | 퀴즈 토론 | ||
6 | Pandas와 Seaborn 연습 | 6-1 | Pandas의 기본 명령어 및 작동원리 | 퀴즈 |
6-2 | Pandas를 이용한 데이터 전처리 | 퀴즈 토론 | ||
7 | 복합독립변수 기반 예측 | 7-1 | Seaborn를 통한 데이터 시각화 | 퀴즈 |
7-2 | 기계학습에서 4개 독립변수의 활용 | 퀴즈 | ||
8 | 결정론과 확률론 | 8-1 | 자전거 대여 수요 예측 데이터 특징 Part 1 | 퀴즈 |
8-2 | 탐색적 데이터 분석 | 퀴즈 | ||
9 | 탐색적 데이터 분석 | 9-1 | 자전거 수요 예측 데이터 가공 | 퀴즈 |
9-2 | 자전거 수요 예측 데이터 시각화 | 퀴즈 토론 | ||
10 | Classifier와 Regressor | 10-1 | Decision Tree Classifier와 Decision Tree Regressor 활용 | 퀴즈 |
10-2 | Decision Tree의 원리 | 퀴즈 | ||
11 | Random Forest | 11-1 | Random Forest의 원리 | 퀴즈 |
11-2 | 시간 관련 독립변수 설정 | 퀴즈 | ||
12 | 모델 검증 | 12-1 | Model Validation | 퀴즈 토론 |
12-2 | Evaluation Metric | 퀴즈 | ||
13 | 기계학습 평가지표 | 13-1 | MAE, MSE, RMSE 계산 | 퀴즈 |
13-2 | 지수적 데이터 접근 | 퀴즈 과제 | ||
14 | Hyperparameters Tuning | 14-1 | Hyperparameters Tuning 이론적 배경 | 퀴즈 |
14-2 | Hyperparameters Tuning 시연 | 퀴즈 | ||
15 | 기말고사 | 15-1 | 선다형 검사를 통한 총괄평가 |
|
Course Operators
-
이 름: 김 웅
소 속: 경북대학교 공과대학 환경공학과
전공분야: 공정최적화, 미생물 에너지 공정
주요경력: KAIST 생명화학공학과 근무 (2013.02.01~2015.08.31)
주요연구실적
- M. Govarthanan, and Woong Kim* et al “Facile fabrication of (2D/2D)
MoS2@MIL-88(Fe) interface-driven catalyst for efficient degradation of
organic pollutants under visible light irradiation”Journal of
Hazardous Materials 414, 1-13
(출판년도: 2021, 지원기관: 산업통상자원부)
- Divya Lakshmi, and Woong Kim* et al “Artificial intelligence (AI)applications in adsorption of heavy metals using modified biochar”,
Science of the Total Environment 801, 1-19
(출판년도: 2021, 지원기관: 산업통상자원부)- A. Sai Ramesh, and Woong Kim* et al “Artificial intelligence
driven hydrogen and battery technologies – A review”, Fuel 337Z
(출판년도: 2023, 지원기관: 산업통상자원부 -
이 름:
소 속:
전 공:
Field Engineering (Computers & Communication)
Difficulty Difficulty -
Operating Institute Kyungpook National University Go to the operating agencyOpens new window
Certificate Certificate Issuance
Week Week 15 Week
Learning recognition time Learning recognition time 15Hour 37Minute (10Hour 04Minute)
Course Registration Period Course Registration Period 26.06.01 ~ 26.09.30
Course Duration Course Duration 26.06.01 ~ 26.09.30
Phone Number Phone Number 053-950-4423
Subtitle language 한국어 Others 1ea Subtitle language
Course language 한국어(ko)