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      이용약관

      제1장 총칙

      제1조 (목적)

      이 약관은 국가평생교육진흥원(이하 “진흥원”)이 운영하는 “K-MOOC 홈페이지”(이하 “K-MOOC”)가 제공하는 모든 회원 정보 서비스(이하 ‘서비스’)를 이용하는 고객(이하 “회원”)과 ‘진흥원’이 ‘서비스’의 이용에 관한 조건 및 절차와 기타 필요한 사항을 규정하는 것을 목적으로 합니다.

      제2조 (약관의 효력과 변경)

      ① 이 약관은 “이 약관에 동의하십니까?”라는 물음에 ‘회원’이 “동의” 버튼을 클릭함으로써 효력이 발생합니다.

      ② ‘진흥원’은 이 약관을 임의로 변경할 수 있으며, 변경된 약관은 적용일 전 7일간 ‘회원’에게 공지되고 적용 일에 효력이 발생 됩니다.

      ③ ‘회원’은 변경된 약관에 동의하지 않을 경우, ‘서비스’ 이용을 중단하고 탈퇴할 수 있습니다. 약관이 변경된 이후에도 계속 ‘서비스’를 이용하는 경우에는 ‘회원’이 약관의 변경 사항에 동의한 것으로 봅니다.

      제3조 (약관 외 준칙)

      이 약관에 명시되지 않은 사항이 관계 법령에 규정되어 있으면 그 규정에 따릅니다.

      제2장 회원 가입과 서비스 이용

      제4조 (이용계약)

      ‘서비스’ 이용은 ‘진흥원’이 허락하고 ‘회원’이 약관 내용에 대해 동의하면 됩니다.

      제5조 (이용신청)

      ① 본 서비스를 이용하기 위해서는 ‘진흥원’이 정한 소정의 양식에 이용자 정보를 기록해야 합니다.

      ② 가입신청 양식에 기재된 이용자 정보는 실제 데이터로 간주합니다. 실제 정보를 입력하지 않은 사용자는 법적으로 보호받을 수 없습니다.

      제6조 (이용신청의 승낙)

      ① ‘진흥원’은 ‘회원’이 모든 사항을 정확히 기재하여 신청할 경우 ‘서비스’ 이용을 승낙합니다. 다만, 아래의 경우는 예외로 합니다.

      1. 다른 사람의 명의를 사용하여 신청한 경우

      2. 회원가입 신청서의 내용을 허위로 기재하였거나 신청하였을 경우

      3. 사회의 안녕질서 또는 미풍양속을 저해할 목적으로 신청한 경우

      4. 다른 사람의 K-MOOC 서비스 이용을 방해하거나 그 정보를 도용하는 등의 행위를 하였을 경우

      5. K-MOOC를 이용하여 법령과 본 약관이 금지하는 행위를 하는 경우

      6. 기타 ‘진흥원’이 정한 회원가입 요건이 미비할 경우

      ② 회원이 입력하는 정보는 아래와 같습니다. 아래의 정보 외에 ‘진흥원’은 ‘회원’에게 추가 정보의 입력을 요구할 수 있습니다.

      - 필수항목 : 전자우편주소, 성명, 아이디, 비밀번호, 성별, 출생연도

      - 선택항목 : 보조전자우편주소, 도시, 국가, 거주지, 최종학력, 가입목적

      제7조 (계약 사항의 변경 및 정보 보유/이용 기간)

      ① ‘회원’은 ‘서비스’ 이용 신청 시 기재한 사항이 변경되었을 경우, 온라인으로 수정해야 합니다.

      ② ‘회원’으로 등록하는 순간부터 ‘진흥원’은 ‘회원’의 정보를 보유 및 이용할 수 있습니다.

      ③ ‘회원’이 탈퇴하는 순간부터 ‘진흥원’은 ‘회원’의 정보를 이용할 수 없습니다. 다만, ‘진흥원’은 개인정보보호를 위해 ‘회원’이 탈퇴하는 순간부터 1개월간 ‘회원’의 정보를 보유할 수 있습니다.

      제8조 (쿠키에 의한 개인정보 수집)

      ① ‘K-MOOC’는 사용자마다 특화된 서비스를 제공하기 위해 사용자 개인용 컴퓨터에 쿠키를 전송합니다.

      ② 사용자가 한 번의 로그인으로 편리하게 이용하기 위해서는 쿠키 수신을 허용해야 합니다.

      ③ 쿠키는 ‘K-MOOC’를 방문하는 사용자의 특성을 파악하기 위해 사용됩니다.

      ④ 사용자는 웹브라우저에 있는 옵션기능을 조정하여 쿠키를 선택적으로 받아들일 수 있습니다. 쿠키 수신을 거부할 경우 로그인이 필요한 서비스를 이용할 수 없습니다.

      제3장 계약해지

      제9조 (계약해지)

      ① ‘회원’은 온라인을 통해 회원 정보처리에 관한 불만 사항을 개진할 수 있습니다.

      ② ‘회원’이 ‘서비스’ 이용 계약을 해지하고자 할 때는 본인 확인이 가능하도록 이름, 아이디, 생년월일, 연락할 수 있는 전화번호를 기재하여 전자우편으로 해지 신청을 하거나, 회원 정보수정의 ‘회원탈퇴’ 메뉴에서 탈퇴 신청을 해야 합니다.

      제10조 (자격상실)

      다음 각항의 사유에 해당하는 경우 ‘진흥원’은 사전 통보 없이 이용계약을 해지하거나 기간을 정하여 서비스 이용을 중지할 수 있습니다.

      1. 제6조 2항의 ‘기본정보’를 누락시킨 경우

      2. 가입신청 시 허위 내용으로 등록한 경우

      3. 타인의 아이디와 비밀번호를 도용한 경우

      4. K-MOOC, 다른 회원 또는 제3자의 지식재산권을 침해하는 경우

      5. 사회의 안녕과 질서, 미풍양속을 해치는 행위를 하는 경우

      6. 타인의 명예를 손상하거나 불이익을 주는 행위를 한 경우

      7. ‘신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률’에 따른 PC통신 및 인터넷 서비스의 신용불량자로 등록되는 경우

      제4장 책임

      제11조 (진흥원의 의무)

      ① ‘진흥원’과 제휴를 맺은 사이트를 편리하게 이용할 수 있도록 ‘진흥원’은 ‘회원’의 정보를 제휴 사이트들과 공유할 수 있으며, 공유를 위해 ‘K-MOOC’는 ‘회원’의 컴퓨터에 쿠키를 전송할 수 있습니다.

      ② ‘진흥원’은 ‘서비스’ 제공으로 알게 된 ‘회원’의 신상정보를 본인의 승낙 없이 제3자에게 누설, 배포하지 않습니다. 다만, 다음 각호에 해당하는 경우에는 예외로 합니다.

      1. 금융실명거래 및 비밀보장에 관한 법률, 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률, 전기통신기본법, 전기통신사업법, 지방세법, 소비자보호법, 한국은행법, 형사소송법 등 법령에 특별한 규정이 있는 경우

      2. 통계작성/학술연구 또는 시장조사를 위하여 필요한 경우로서 특정 개인을 식별할 수 없는 형태로 제공하는 경우

      3. ‘진흥원’은 ‘회원’의 전체 또는 일부 정보를 업무와 관련된 통계 자료로 사용할 수 있습니다.

      4. ‘진흥원’은 ‘서비스’가 계속적이고 안정적으로 운영될 수 있도록 노력하며, 부득이한 이유로 ‘서비스’가 중단되면 지체없이 이를 수리 복구하는 데 최선을 다해 노력합니다. 다만, 천재지변, 비상사태, 시스템 정기 점검 및 ‘진흥원’이 필요한 경우에는 그 서비스를 일시 중단하거나 중지할 수 있습니다.

      제12조(회원 정보 사용에 대한 동의)

      ① 진흥원은 K-MOOC 이외에 각종 사이트를 운영하는바, 진흥원이 운영하는 메인 사이트 및 각종 서브 사이트의 서비스 제공을 목적으로 회원의 정보를 수집하며, 수집된 회원의 정보를 사용할 수 있습니다.

      ② ‘진흥원’은 양질의 서비스를 위해 여러 교육 관련 유관 단체 및 비즈니스 사업자와 제휴를 맺어 회원 정보를 공유할 수 있습니다. 그럴 경우 ‘진흥원’은 본 조에 제휴업체 및 목적, 내용을 약관에 밝혀 `회원`의 동의받은 뒤 제휴업체에 제공합니다.

      ③ 본 조의 규정에 의한 ‘회원’의 동의는 본 약관 및 회원 가입정보 입력화면에서 제공하는 정보서비스 이용신청 버튼을 클릭함으로써 그 효력을 발생합니다.

      제13조 (회원의 의무)

      ① 아이디와 비밀번호의 관리에 대한 책임은 ‘회원’에게 있습니다.

      ② ‘회원’은 자신의 아이디를 타인에게 양도, 증여, 대여하거나 타인이 사용하게 하여서는 아니 됩니다.

      ③ 자신의 아이디(ID)가 부정하게 사용된 경우, ‘회원’은 반드시 ‘진흥원’에 그 사실을 통보해야 합니다.

      ④ ‘회원’은 게시물에 등록된 데이터를 이용한 영업활동을 할 수 없습니다.

      ⑤ ‘회원’은 '진흥원'이 보내는 공지 메일을 수신해야 합니다.

      제14조 (회원의 게시물)

      ① 게시물이란 ‘K-MOOC’의 각종 게시판에 회원이 올린 글 전체를 포함합니다.

      ② 회원이 게시하는 정보 및 질문과 대답 등으로 인해 발생하는 손실이나 문제는 전적으로 회원 개인의 판단에 따른 책임이며, ‘진흥원’의 고의가 아닌 한 ‘진흥원’은 이에 대하여 책임지지 않습니다.

      ③ 회원의 게시물로 인하여 제3자의 ‘진흥원’에 대한 청구, 소송, 기타 일체의 분쟁이 발생한 경우 회원은 그 해결에 드는 비용을 부담하고 ‘진흥원’를 위하여 분쟁을 처리하여야 하며, ‘진흥원’이 제3자에게 배상하거나 ‘진흥원’에 손해가 발생한 경우 회원은 ‘진흥원’에 배상하여야 합니다.

      ④ ‘진흥원’는 '회원'의 게시물이 다음 각 항에 해당하는 경우에는 사전통지 없이 삭제합니다. 그러나 ‘진흥원’가 게시물을 검사 또는 검열할 의무를 부담하는 것은 아닙니다.

      1. 제3자를 비방하거나 중상 모략하여 명예를 손상하는 경우

      2. 공공질서, 미풍양속에 저해되는 내용인 경우

      3. ‘진흥원’의 저작권, 제3자의 저작권 등 기타 권리를 침해하는 내용인 경우

      4. ‘진흥원’에서 규정한 게시 기간을 초과한 경우

      5. 상업성이 있는 게시물이나 돈벌이 광고, 행운의 편지 등을 게시한 경우

      6. 사이트의 개설 취지에 맞지 않을 경우

      7. 기타 관계 법령을 위반한다고 판단되는 경우

      ⑤ ‘진흥원’는 ‘회원’이 등록한 게시물을 활용해 가공, 판매, 출판 등을 할 수 있습니다.

      제5장 정보제공

      제15조 (정보의 제공)

      ‘진흥원’는 ‘회원’에게 필요한 정보나 광고를 전자메일이나 서신 우편 등의 방법으로 전달할 수 있으며, ‘회원’은 이를 원하지 않을 경우 가입신청 메뉴와 회원 정보수정 메뉴에서 정보 수신 거부를 할 수 있습니다. 단, 정보 수신 거부한 ‘회원’에게도 제13조5항의 ‘진흥원’ 공지 메일을 보낼 수 있습니다.

      제6장 손해배상 및 면책

      제16조 (책임)

      ① ‘진흥원’은 ‘서비스’ 이용과 관련하여 ‘진흥원’의 고의 또는 중과실이 없는 한 ‘회원’에게 발생한 어떠한 손해에 대해서도 책임을 지지 않습니다.

      ② ‘진흥원’은 ‘서비스’ 이용과 관련한 정보, 제품, 서비스, 소프트웨어, 그래픽, 음성, 동영상의 적합성, 정확성, 시의성, 신빙성에 관한 보증 또는 담보책임을 부담하지 않습니다.

      제17조 (면책)

      ‘진흥원’이 천재지변 또는 불가피한 사정으로 ‘서비스’를 중단할 경우, ‘회원’에게 발생하는 문제에 대해 책임을 지지 않습니다.

      제18조 (관할법원)

      ‘서비스’ 이용과 관련하여 소송이 제기될 경우 ‘진흥원’의 소재지를 관할하는 법원 또는 대한민국의 민사소송법에 따른 법원을 관할법원으로 합니다.

      본 약관의 해석과 적용 및 본 약관과 관련한 분쟁의 해결에는 대한민국 법이 적용됩니다.

      저작권보호정책

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      CCL (Creative Commons License)

      CCL은 자신의 창작물에 대하여 일정한 조건 하에 다른 사람의 자유로운 이용을 허락하는 내용의 자유이용 라이선스(License)입니다.



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      강좌소개
      강좌소개
      • 이 강좌는 기계학습(Machine Learning)의 기초 개념과 전반적인 이해를 제공하며, 분류(Classification)와 회귀(Regression) 알고리즘을 중심으로 학습합니다. 다양한 응용 사례를 통해 실무에서 활용 가능한 역량을 키울 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한, 데이터 기반 문제 해결을 위한 모델링, 최적화, 평가 방법 등을 다루며, AI 분야에서 기계학습을 효과적으로 적용할 수 있도록 돕습니다.
      학습목표
      • 기계학습의 기본 개념과 원리를 이해하고 활용할 수 있다.
      • 데이터에서 패턴을 추출하고 모델을 구축하는 과정을 익힌다.
      • 분류 및 회귀 알고리즘의 동작 원리를 학습하고 실습을 통해 적용한다.
      • 모델 최적화 및 평가 기법을 익혀 실전 문제 해결 능력을 기른다.
      • 기계학습을 활용한 AI 분야의 다양한 응용 사례를 탐구한다.
        • 
        
      강좌 운영일정
      
        
      • 수강신청기간 : 2025-07-01  ~  2025-07-14
        • 
            
      • 강좌운영기간 : 2025-07-15  ~  2025-09-03
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      이수 및 평가기준
      
        
      • 이수: 총 100점 중 60점 이상 충족 시 이수증 발급
      • 과제(20%): AI 주요기법의 강의를 학습한 후, 주요기법 별로 과제를 제시
      • 출석(10%): 30점 만점 지각: 1점 감정, 결석: 2점 감정
      • 프로젝트(20%): 강좌내 기계학습을 현장에서 필요한 실제 문제에 적용하고 그 결과를 제출
      • 시험(2회/50%): 중간고사(8주차), 기말고사(15주차)
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      수업계획서
      
						
      
							
      
								
      주차
      주차명(주제)
      차시
      차시명(학습내용)
      평가방법
      1
      강의 및 기계학습 소개
      1
      강의소개
           
      2
      데이터마이닝(연관 & 순차패턴)
           
      3
      기계학습개요
           
      2
      사이킷런과 모델평가 
      1
      사이킷런 소개
           
      2
      타이타닉사례
           
      3
      모델평가
      과제
      3
      통계분석과 상관분석
      1
      통계분석-확률과 확률변수
           
      2
      통계분석-검정과 추정
           
      3
      상관분석
      과제
      4
      회귀분석-단순, 다중
      1
      회귀분석-단순회귀분석1
           
      2
      회귀분석-단순회귀분석2
           
      3
      회귀분석-다중회귀분석
      과제
      5
      회귀분석-릿지, 라쏘, 엘라스틱넷
      1
      경사하강법
           
      2
      회귀분석-규제 선형모델(릿지, 라쏘, 엘라스틱넷)
           
      3
      회귀분석-데이터변환, 회귀평가지표, 프로그램
      과제
      6
      시계열 분석
      1
      시계열 1
           
      2
      시계열 2
           
      3
      시계열 3
      과제
      7
      분류_로지스틱회귀, 최근접이웃, 나이브베이즈
      1
      로지스틱 회귀
           
      2
      분류개요, 최근접 이웃
           
      3
      나이브 베이즈
      과제
      8
      중간고사
      9
      분류-서포트벡터머신
      1
      서포트벡터머신 개요
           
      2
      서포트벡터머신 알고리즘
           
      3
      서포트벡터머신 커널
      과제
      10
      분류_의사결정트리
           
      1
      의사결정트리-개요, 엔트로피, 지니계수
           
      2
      의사결정트리-정보이득, ID3 알고리즘
           
      3
      의사결정트리-C4.5 & CART 알고리즘
      과제
      11
      앙상블_보팅 & 배깅 & 부스팅
      1
      의사결정트리_프로그램 & 시각화
           
      2
      앙상블_보팅 & 배깅
           
      3
      앙상블_부스팅 (Adaboost)
      과제
      12
      앙상블-GBM(회귀, 분류)
      1
      앙상블_GBM(regression)
           
      2
      앙상블_GBM(classificaiotn)
           
      3
      앙상블_XGBoost(regression)
      과제
      13
      앙상블-XGBoost & lightGBM & catboost
      1
      앙상블_XGBoost(classification)
           
      2
      앙상블_LightGBM
           
           
      3
      앙상블_catboost
           
      14
      언더/오버 샘플링 & 스태킹 & 차원축소
      1
      언더 & 오버 샘플링 
           
      2
      앙상블-스태킹
           
      3
      차원축소 
           
      15
      기말고사
      
							
      
						
      
						
      
						
						
						
      미리보기
      
						
      
							
      
							
							
								

								
							
							
							
      
						
      
						
      
						




						
						
      강좌운영진
      
						
        
							
								
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													교수님
											
											
        
												
												
												
												
											
        
										
        
										
        
												
        안녕하세요.
        전주대학교 인공지능학과 교수 권수태입니다.
        
										
        
									
        
								
        • 
							
								
      • 
									
        
										
											
										
									
        
									
        
										
        
											
													조교
											
											
        
												
												
												
												
											
        
										
        
										
        
												
        안녕하세요.
        AI 기계학습 수업조교입니다.
        
										
        
									
        
								
        • 
							
						
      
						
      
						
						
						
      자주묻는질문
      
						
      
							
								
      
									
      Q 질의응답 게시판 활용방법
      
									
      A 질문 등록: 궁금한 점을 질의응답 게시판에 구체적으로 작성합니다.
      
검색 활용: 기존에 비슷한 질문이 있는지 검색 후 새로운 질문을 등록합니다.
      
답변 확인 및 추가 질문: 받은 답변을 확인하고 추가 질문이 있으면 댓글로 이어갑니다.
      
								
      
								
      
							
								
      
									
      Q 참여시 유의사항
      
									
      A 예의와 존중: 모든 게시글과 댓글은 서로 존중하는 태도로 작성합니다.
      
명확한 표현: 질문과 답변은 간결하고 이해하기 쉽게 작성합니다.
      
부적절한 내용 금지: 광고, 비방, 욕설 등 부적절한 게시글을 올리지 않습니다.
      
								
      
								
      
							
								
      
									
      Q 질문에대한피드백시점
      
									
      A 질문 등록 후 24시간 이내에 답변이 달릴 수 있도록 운영됩니다.
      
복잡한 질문이나 추가 검토가 필요한 경우, 최대 48시간이 소요될 수 있습니다.
      
질문에 대한 추가 설명이 필요한 경우, 게시판을 통해 요청할 수 있습니다.
      
								
      
								
      
							
								
      
									
      Q 토론참여방법
      
									
      A 특정 주제에 대해 토론방에서 자유롭게 의견을 나누는 공간을 개설할 수 있습니다.
      
논리적인 근거를 바탕으로 다양한 시각을 공유하기 위함이니 상대방의 의견을 존중하며 비방이나 인신공격은 삼갑니다.
      
토론이 과열될 경우, 관리자가 개입할 수 있습니다.
      
								
      
								
      
							
								
      
									
      Q 평가기준
      
									
      A 과제(20%): AI 주요기법의 강의를 학습한 후, 주요기법 별로 과제를 제시
      
출석(10%): 30점 만점 지각: 1점 감정, 결석: 2점 감정
      
프로젝트(20%): 강좌내 기계학습을 현장에서 필요한 실제 문제에 적용하고 그 결과를 제출
      
시험(2회/50%): 중간고사(8주차), 기말고사(15주차)
      
								
      
								
      
							
								
      
									
      Q 과제제출방법 및 유의사항
      
									
      A 제출 기한 확인: 공지된 마감일을 준수합니다.
      
파일 형식: PDF, Word, PPT 등 지정된 형식으로 제출합니다.
      
제출 경로: 지정된 게시판 혹은 온라인 플랫폼을 통해 업로드합니다.
      
제출 완료 확인: 업로드 후 정상적으로 제출되었는지 확인합니다.
      
마감 이후 제출 불가: 특별한 사유 없이 기한을 넘긴 제출물은 인정되지 않습니다.
      
								
      
								
      
							
						
      
						
						
						
      기타·문의처
      
						
      063-220-4703
      
						
      
						
					
      



					
      
						
      
							
      
								분야
								
									
										
										공학 (컴퓨터 · 통신)
										
									
								
							
      
							
      
								
									난이도
									
										
											
										
									
								
								
									
										
											전공심화
										
										
									
								
							
      
							
      
								
									운영기관
									
										
									
								
								
									
										전주대학교
									
									
										
											
										
									
								
							
      
							
      
								
									이수증
									
										
											
										
									
								
								발급
							
      
							
      
								
									주차
									
										
											
										
									
								
								15 주
							
      
							
      
								
									학습인정시간
									
										
											
										
									
								
								
										19시간 00분 (19시간 27분)
								
							
      
							
      
								
									수강신청기간
									
										
											
										
									
								
								
										26.06.29 ~ 26.08.10
								
							
      
							
      
								
									강좌운영기간
									
										
											
										
									
								
								
										26.06.29 ~ 26.08.17
								
							
      
							
      
								
									전화번호
									
										
											
										
									
								
								
									063-220-2590
								
							
      
							
      
								자막언어
								
									한국어
									
									
										
											
										
									
									
								
							
      
							
							
      
								강좌언어
								한국어(ko)
							
      
						
      
						
      
							
      
								
									
										
									
								
								
							
      
						
      
					
      
				
      
			
      
		
      
		
      
			
      
				
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