컨텐츠 내용

  1. 수강신청
  2. 과정정보

AICE - Basic [종합반]

과정 이미지
AICE - Basic [종합반] 과정정보
수강기간 90일
강의구성 62차시
수강료 250,000원 220,000원
과정소개
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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 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 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
이론편 - 머신러닝 동작원리
32차시 01 강좌 소개
33차시 02 머신러닝 기본개념
34차시 03 머신러닝 학습방법
35차시 04 머신러닝 대표모델 1
36차시 05 머신러닝 대표모델 2
37차시 06 머신러닝 실습
이론편 - 딥러닝 동작원리
38차시 01 딥러닝의 동작원리
39차시 02 딥러닝의 구조 및 학습방법
실습편 - AICE 연습사례[음원 흥행가능성 예측(딥러닝+머신러닝)]
40차시 01 음원 흥행예측 - 강좌 소개
41차시 02 음원 흥행예측 - 문제정의 및 데이터수집
42차시 03 음원 흥행예측 - 데이터분석 및 전처리 1
43차시 04 음원 흥행예측 - 데이터분석 및 전처리 2
44차시 05 음원 흥행예측 - AI모델링
실습편 - AICE 연습사례[중공업 선박 수주여부 예측(딥러닝)]
45차시 01 선박수주여부 예측 - 문제정의 및 데이터수집
46차시 02 선박수주여부 예측 - 데이터분석 및 전처리1
47차시 03 선박수주여부 예측 - 데이터분석 및 전처리2
48차시 04 선박수주여부 예측 - AI모델링 및 적용(1) 핵심개념
49차시 05 선박수주여부 예측 - AI모델링 및 적용(2) 실습
실습편 - AICE 연습사례[항공사 고객만족 예측(딥러닝)]
50차시 01 항공사 고객만족예측 - 문제정의 및 데이터수집
51차시 02 항공사 고객만족예측 - 데이터분석 및 전처리(1) 핵심개념
52차시 03 항공사 고객만족예측 - 데이터분석 및 전처리(2) 실습
53차시 04 항공사 고객만족예측 - AI모델링 및 적용(1) 핵심개념
54차시 05 항공사 고객만족예측 - AI모델링 및 적용(2) 실습
실습편 - AICE 연습사례[미세먼지 수치 예측(딥러닝)]
55차시 01 미세먼지 수치예측 - 문제정의 및 데이터수집
56차시 02 미세먼지 수치예측 - 데이터 분석 및 전처리(1) 핵심개념
57차시 03 미세먼지 수치예측 - 데이터 분석 및 전처리(2) 실습
58차시 04 미세먼지 수치예측 - AI모델링 및 적용(1) 핵심개념
59차시 05 미세먼지 수치예측 - AI모델링 및 적용(2) 실습1
60차시 06 미세먼지 수치예측 - AI모델링 및 적용(3) 실습2
AI 공부 잘하는 노하우
61차시 01 AI 공부 잘하는 노하우
62차시 02 AI 공부 잘하는 노하우