컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
AICE - Associate [종합반]
과정소개
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 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 및 Why 코딩을 활용한 AI 적용 | |
1차시 | 01 AI의 이해 |
2차시 | 02 Why 코딩을 활용한 AI 적용 |
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[Python Basic] | |
3차시 | 01 Indexing · Slicing |
4차시 | 02 List · Tuple · Dictionary |
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[Pandas 이해 및 활용] | |
5차시 | 01 Data frame 살펴보기 |
6차시 | 02 Data frame 코딩시연 |
7차시 | 03 Data frame 변형하기 |
8차시 | 04 Data frame 병합하기 |
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[데이터 전처리] | |
9차시 | 01 데이터 탐색하기 |
10차시 | 02 결측치 처리하기 |
11차시 | 03 이상치 처리하기 |
12차시 | 04 Feature Engineering |
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[데이터 시각화] | |
13차시 | 01 Matplotlib 라이브러리 및 차트 그리기 |
14차시 | 02 Matplotlib 코딩시연 |
15차시 | 03 Seaborn 라이브러리 및 차트그리기 |
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[머신러닝] | |
16차시 | 01 머신러닝 - 기본개념 |
17차시 | 02 머신러닝 - 기술원리 |
18차시 | 03 머신러닝 - 주요 알고리즘(1) |
19차시 | 04 머신러닝 - 주요 알고리즘(2) |
20차시 | 05 머신러닝 - 모델링 코딩 시연 |
이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[딥러닝] | |
21차시 | 01 딥러닝 - 기본개념 |
22차시 | 02 딥러닝 - 기술원리 |
23차시 | 03 딥러닝 - 주요 알고리즘(1) |
24차시 | 04 딥러닝 - 주요 알고리즘(2) |
25차시 | 05 딥러닝 - 코딩시연(1) |
26차시 | 06 딥러닝 - 코딩시연(2) |
AICE 연습사례 - 내비게이션 도착시간 예측 모델링 | |
27차시 | 01 내비도착시간예측 - 실습 과제 소개 |
28차시 | 02 내비도착시간예측 - 실습 전 확인사항 |
29차시 | 03 내비도착시간예측 - 데이터수집 실습시연 |
30차시 | 04 내비도착시간예측 - 데이터수집 실습해설 |
31차시 | 05 내비도착시간예측 - 데이터전처리 실습시연 |
32차시 | 06 내비도착시간예측 - 데이터전처리 실습해설 |
33차시 | 07 내비도착시간예측 - 머신러닝모델링 실습시연 |
34차시 | 08 내비도착시간예측 - 머신러닝모델링 실습해설 |
35차시 | 09 내비도착시간예측 - 딥러닝모델링 실습시연 |
36차시 | 10 내비도착시간예측 - 딥러닝모델링 실습해설 |
AICE 연습사례 - 악성사이트 탐지 모델링 | |
37차시 | 01 악성사이트 탐지 - 실습 과제 소개 |
38차시 | 02 악성사이트 탐지 - 실습 전 확인사항 |
39차시 | 03 악성사이트 탐지 - 데이터수집 실습시연 |
40차시 | 04 악성사이트 탐지 - 데이터수집 실습해설 |
41차시 | 05 악성사이트 탐지 - 데이터전처리 실습시연 |
42차시 | 06 악성사이트 탐지 - 데이터전처리 실습해설 |
43차시 | 07 악성사이트 탐지 - AI모델링 실습시연 |
44차시 | 08 악성사이트 탐지 - AI모델링 실습해설 |
AICE 연습사례 - 미세먼지 예측 모델링 | |
45차시 | 01 미세먼지예측_실습 과제 소개 |
46차시 | 02 미세먼지예측_실습 사전체크 |
47차시 | 03 미세먼지예측_실습#1 데이터 분석 및 전처리 |
48차시 | 04 미세먼지예측_데이터 분석 및 전처리(해설) |
49차시 | 05 미세먼지예측_AI모델링1 |
50차시 | 06 미세먼지예측_AI모델링1(해설) |
51차시 | 07 미세먼지예측_AI모델링2 |
52차시 | 08 미세먼지예측_AI모델링2(해설) |
53차시 | 09 미세먼지예측_모델 최적화 |
54차시 | 10 미세먼지예측_모델 최적화(해설) |
AICE 연습사례 - 고객 가입유형 예측 모델링 | |
55차시 | 01 고객가입유형예측_실습과제소개 |
56차시 | 02 고객가입유형예측_실습사전체크 |
57차시 | 03 고객가입유형예측_실습#1.데이터수집 |
58차시 | 04 고객가입유형예측_해설#1.데이터수집 |
59차시 | 05 고객가입유형예측_실습#2.데이터전처리 |
60차시 | 06 고객가입유형예측_해설#2.데이터전처리 |
61차시 | 07 고객가입유형예측_실습#3.데이터시각화 |
62차시 | 08 고객가입유형예측_해설#3.데이터시각화 |
63차시 | 09 고객가입유형예측_실습#4.모델링 |
64차시 | 10 고객가입유형예측_해설#4.모델링 |