컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
AICE - Basic [단기합격반]
과정소개
AI의 정의
머신러닝 기능 활용
제품 상세설명 및 유의사항
1. 상품 및 강의 상세
가. 강의 구성품목 : AICE Basic과정
나. 수강기간
1) 수강신청일로부터 90일
2. 수강교재 : 별도구매
3. 수강방법 및 유의사항
가. 수강방법
1) 수강신청 완료 시 즉시 시청가능하며, PC 및 모바일기기를 사용하여 웹페이지를 통해 수강이 가능합니다.
2) 수강 시 보안플레이어인Kollus플레이어를 사용해야하며, Kollus플레이어가 지원되지 않는 기기일 경우 수강이 불가합니다.- 사용가능 OS : Windows, Android, Mac, iOS
- 사용가능 브라우저 : IE, Edge, Chrome, FireFox, Safari, Opera 등나. 기기등록
1) PC 및 모바일 포함 총 4개의 기기를 등록 및 재생할 수 있습니다.
2) 등록된 기기에서만 강의재생이 가능하며, 기기등록 초과 시 관리자에게 문의바랍니다.
3) 보안정책 상 2개이상의 기기에서 중복재생은 불가능합니다.다. 캡쳐 및 녹화
1) 제공되는 컨텐츠는 「지식재산 기본법」 및 「콘텐츠산업법」에 따라 무단 복제·배포·방송·전송 등의 침해행위가 불가하며,이러한 행위가 관리자에 의해 식별시 콘텐츠 제공중지 및 손해배상이 청구될 수 있습니다.
2) 수강에 필요한 플레이어는 보안기능이 제공됨에 따라 캡쳐 및 녹화를 시도할 경우 재생 중지 및 경고처리되며,이러한 행위가 반복될 경우 고의적인 침해행위로 간주되어 제재될 수 있음을 알려드립니다.
4. 결제방법 및 환불안내
가. 결제방법 : 신용카드, 실시간계좌이체, 무통장입금(가상계좌), 네이버페이로 결제 가능합니다.
나. 환불안내
1) 본 상품의 환불기준은 평생교육법 시행령 제23조에 따르며, 개요는 아래와 같습니다.
2) 전액환불(아래문항 만족 시)- 강의를 2강 미만 수강하고, 수강기간이 1/3 미만 경과 시
- 해당 상품을 전액환불한 이력이 없을경우3) 부분환불
- 강의를 2강 이상 수강하고 ,수강기간 및 수강한 강의 수 1/3미만 시 : 학습비의 2/3 반환
- 수강기간 및 수강한 강의 수 1/3이상 1/2미만 시 : 학습비의1/2반환
- 수강기간 및 수강한 강의 수 1/2이상 시 : 학습비 반환불가4) 환불 시 쿠폰적용 여부와 세금 및 수수료로인해 제외금액 및 공제금액이 발생할 수 있습니다.
5) 그 외 상세 환불기준은 전기인 이용약관 및 「평생교육법시행령」을 참고바랍니다.
※구매 전 위 내용에 대해 반드시 숙지바랍니다.
차시 | 강의명 |
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이론편 - AI의 이해 | |
1차시 | 01 강사소개 및 과정소개 |
2차시 | 02 AI의 정의 |
3차시 | 03 AI 용어 및 요소 |
4차시 | 04 머신러닝(1) |
5차시 | 05 머신러닝(2) |
6차시 | 06 딥러닝(1) |
7차시 | 07 딥러닝(2) |
8차시 | 08 업무적용(1) |
9차시 | 09 업무적용(2) |
10차시 | 10 AI 업무 적용 사례(1) |
11차시 | 11 AI 업무 적용 사례(2) |
12차시 | 12 AI의 이해 리뷰 |
실습편 - 코딩이 필요없는 AIDU ez 활용법 | |
13차시 | 01 환경구성 및 데이터 가져오기 |
14차시 | 02 데이터 분석 |
15차시 | 03 데이터 가공 |
16차시 | 04 AI모델링&머신러닝(이론) |
17차시 | 05 정형 데이터 모델링(딥러닝) |
18차시 | 06 학습 모델 활용 |
19차시 | 07 사례 실습 |
20차시 | 08 머신러닝 기능 활용 |
이론편 - AI 구현 프로세스 | |
21차시 | 01 문제정의 |
22차시 | 02 데이터 수집 |
23차시 | 03 데이터 분석 및 전처리(1) |
24차시 | 04 데이터 분석 및 전처리(2) |
25차시 | 05 데이터 분석 및 전처리(3) |
26차시 | 06 데이터 분석 및 전처리(4) |
27차시 | 07 AI모델링(1) |
28차시 | 08 AI모델링(2) |
29차시 | 09 AI모델링(3) |
30차시 | 10 AI모델링(4) |
31차시 | 11 AI적용 |
실습편 - AICE 연습사례[음원 흥행가능성 예측(딥러닝+머신러닝)] | |
32차시 | 01 음원 흥행예측 - 강좌 소개 |
33차시 | 02 음원 흥행예측 - 문제정의 및 데이터수집 |
34차시 | 03 음원 흥행예측 - 데이터분석 및 전처리 1 |
35차시 | 04 음원 흥행예측 - 데이터분석 및 전처리 2 |
36차시 | 05 음원 흥행예측 - AI모델링 |
실습편 - AICE 연습사례[중공업 선박 수주여부 예측(딥러닝)] | |
37차시 | 01 선박수주여부 예측 - 문제정의 및 데이터수집 |
38차시 | 02 선박수주여부 예측 - 데이터분석 및 전처리1 |
39차시 | 03 선박수주여부 예측 - 데이터분석 및 전처리2 |
40차시 | 04 선박수주여부 예측 - AI모델링 및 적용(1) 핵심개념 |
41차시 | 05 선박수주여부 예측 - AI모델링 및 적용(2) 실습 |