컨텐츠 내용

  1. 수강신청
  2. 과정정보

AICE - Associate [단기합격반]

과정 이미지
AICE - Associate [단기합격반] 과정정보
수강기간 90일
강의구성 43차시
수강료 210,000원 190,000원
과정소개
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AI의 이해

Indexing, Slicing

제품 상세설명 및 유의사항

1. 상품 및 강의 상세

가. 강의 구성품목 : AICE Associate과정

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 등

나. 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 없을경우

3) 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 반환불가

4) 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.

강의목차
차시 강의명
이론편 - AI의 이해
1차시 01 AI의 이해
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[Python Basic]
2차시 01 Indexing · Slicing
3차시 02 List · Tuple · Dictionary
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[Pandas 이해 및 활용]
4차시 01 Data frame 살펴보기
5차시 02 Data frame 코딩시연
6차시 03 Data frame 변형하기
7차시 04 Data frame 병합하기
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[데이터 전처리]
8차시 01 데이터 탐색하기
9차시 02 결측치 처리하기
10차시 03 이상치 처리하기
11차시 04 Feature Engineering
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[데이터 시각화]
12차시 01 Matplotlib 라이브러리 및 차트 그리기
13차시 02 Matplotlib 코딩시연
14차시 03 Seaborn 라이브러리 및 차트그리기
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[머신러닝]
15차시 01 머신러닝 - 기본개념
16차시 02 머신러닝 - 기술원리
17차시 03 머신러닝 - 주요 알고리즘(1)
18차시 04 머신러닝 - 주요 알고리즘(2)
19차시 05 머신러닝 - 모델링 코딩 시연
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[딥러닝]
20차시 01 딥러닝 - 기본개념
21차시 02 딥러닝 - 기술원리
22차시 03 딥러닝 - 주요 알고리즘(1)
23차시 04 딥러닝 - 주요 알고리즘(2)
24차시 05 딥러닝 - 코딩시연(1)
25차시 06 딥러닝 - 코딩시연(2)
AICE 연습사례 - 악성사이트 탐지 모델링(분류)
26차시 01 악성사이트 탐지 - 실습 과제 소개
27차시 02 악성사이트 탐지 - 실습 전 확인사항
28차시 03 악성사이트 탐지 - 데이터수집 실습시연
29차시 04 악성사이트 탐지 - 데이터수집 실습해설
30차시 05 악성사이트 탐지 - 데이터전처리 실습시연
31차시 06 악성사이트 탐지 - 데이터전처리 실습해설
32차시 07 악성사이트 탐지 - AI모델링 실습시연
33차시 08 악성사이트 탐지 - AI모델링 실습해설
AICE 연습사례 - 미세먼지 예측 모델링(회귀)
34차시 01 미세먼지예측_실습 과제 소개
35차시 02 미세먼지예측_실습 사전체크
36차시 03 미세먼지예측_실습#1 데이터 분석 및 전처리
37차시 04 미세먼지예측_데이터 분석 및 전처리(해설)
38차시 05 미세먼지예측_AI모델링1
39차시 06 미세먼지예측_AI모델링1(해설)
40차시 07 미세먼지예측_AI모델링2
41차시 08 미세먼지예측_AI모델링2(해설)
42차시 09 미세먼지예측_모델 최적화
43차시 10 미세먼지예측_모델 최적화(해설)