머신러닝 및 딥러닝을 활용한 Python 실습 교육을 진행한다.
AI 알고리즘 최적화의 기초 개념을 학습하고 이를 적용한 실습형 교육을 통하여 전문적인 능력 향상을 도모한다.
(2024-1학기) Python을 활용한 머신러닝 교육
- #역량강화#전문가특강#공학교육혁신센터#컴퓨터활용능력#python#소프트웨어활용#머신러닝
- 전체 학생
- 전체 학년/전체 성별
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- IT융합학부 IT융합전공
- 건설환경공학부 건설환경공학전공
- 건설환경공학부 재난·건설안전공학전공
- 기계공학부 기계자동차공학전공
- 기계공학부 항공우주공학전공
- 나노반도체공학과 나노반도체공학과
- 나노반도체공학과 나노반도체공학전공
- 산업경영공학부 산업경영공학전공
- 산업경영공학부 산업안전공학전공
- 산업경영공학부 안전공학전공(연계부전공)
- 산업경영공학부 안전공학전공(연계전공)
- 전기공학부 의공학전공
- 전기공학부 전기전자공학전공
- 조선해양공학부 조선해양공학전공
- 첨단소재공학부 재료공학전공
- 화학공학부 수소·에너지융합
- 화학공학부 화학공학전공
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취업지원 역량개발
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opf2310@ulsan.ac.kr
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052-259-1016
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5호관 315호
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세부내용
1. 신청 기간: ~ 2024.06.17(23:45)까지
2. 신청 대상: 울산대학교 공과대학 재학생(학년/학과 무관)
3. 모집 인원: 20명 이내(선착순 마감)
4. 교육 기간: 2024. 06. 24(월) ~ 06.26(수), 9:00 ~ 16:00(*3일, 총 18H)
5. 교육 장소: 5호관 315호
6. 프로그램 내용
: AI 알고리즘 최적화의 기초 개념 학습 및 Python 활용 교육
| 구 분 | 시 간 | 내 용 | 비 고 |
|---|---|---|---|
| 06.24(월) | 09:00 ~ 16:00 (점심시간 제외, 12:00 ~ 13:00) | <1일차> - 데이터 분석의 트렌드 이해와 머신러닝, 빅데이터 - 기업 문제해결 방법론 - Python 프로그래밍 언어 설치 및 Set Up - 머신러닝의 기본이해와 실무적 3가지 핵심 요소 - 학습의 종류(지도 학습/ 비지도 학습/ 강화학습) - 지도 학습의 절차 - Scikit Learn 라이브러리 활용 지도학습 실습 - 특성공학의 이해 - 실무적 특성 공학 기법 - Pipe Line 활용 특성공학 실습 - Imputation - Scaling&Encoding - Cross Validation - Hyper Parameter Tuning - Imbalanced Data Sampling | 6H |
| 06.25(화) | 09:00 ~ 16:00 (점심시간 제외, 12:00 ~ 13:00) | <2일차> - 지도 학습 평가 - 정확도/ 정밀도/ 재현율/ F1 스코어 - ROC Curve와 Threshold Tuning - R²와 MSE, MAE 이해 - 지도학습 분류 알고리즘 이해 - Decision Tree 알고리즘 - Logistic Regression 알고리즘 - Ensemble 알고리즘 - Boosting 계열 알고리즘 - 회귀분석 알고리즘 - 규제 선형 회귀 알고리즘 - 다항 회귀 알고리즘 | 6H |
| 06.26(수) | 09:00 ~ 16:00 (점심시간 제외, 12:00 ~ 13:00) | <3일차> - O사 소매점 판매 데이터를 활용한 VIP 예측 모델 만들기 - Pandas 데이터 전처리 - Scikit Learn 특성공학 Pipe Line 구성 - 모델 평가 및 모델 저장 - 비지도 학습의 이해 - 군집분석 종류 - 계층형 군집분석 - 비계층형 군집분석 - 실루엣 스코어 및 군집평가 - 머신러닝 알고리즘의 활용과 기업 적용 사례 - 평가 및 정리 | 6H |
*세부 내용은 변경될 수 있음
7. 참여 혜택 : 교재 무료 제공 / 수료증 발급
8. 기타 유의 사항: [개인정보제공 동의서 및 서약서] 신청 시 제출 / 점심식사 미제공
*서류 제출 시 반드시 자필 서명(전자 서명도 가능)하여 제출
