- 데이터와 파이썬, 그리고 머신러닝 이해와 환경 구축
- 머신러닝 알고리즘-군집화
- 머신러닝 알고리즘-분류
- 머신러닝 알고리즘-회귀
- 프로젝트 수행 및 구현 결과 발표 및 논의
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학습역량강화 학습역량향상
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joowon28@ulsan.ac.kr
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052-712-8436
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2호관 311호
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세부내용
지자체-대학 협력기반 지역혁신사업 울산・ 경남지역혁신플랫폼 미래모빌리티사업단에서는 스마트모빌리티 분야 모빌리티 로봇 개발 능력을 강화하기 위한 [AI 활용 데이터 분석 및 머신러닝 실무 교육] 비교과 프로그램을 진행합니다. 많은 참여 부탁 드립니다.
1. 강의 기간:
- 2025. 01. 13.(월) ~ 2025. 01. 17.(금) 10:00 ~ 17:00
(6시간/일), 5일
2. 모집기간: 2024. 12. 17.(목) ~ 2025. 01. 08.(수)
* 서명부에 서명 하지 않을 경우 및 출석부에 응답하지 않을 경우 교육 미이수 대상이 될 수 있음을 안내드립니다.
3. 장소: 2호관 311호
4. 모집인원: 총 20명(※ 모집인원 충족 시, 조기마감 될 수 있음)
※ 모집인원 초과시
1) 미래모빌리티전공 이수학생 우선 선발
2) 3,4학년 재학생
3) 학점 3.5점 이상 학생에게 가점 부여
5. 참여대상: USG 공유대학 미래모빌리티 전공 참여학과(부)생
6. 프로그램 세부내용 및 일정
| 차수 | 일자 | 시간 | 세부내용 | 강사 |
| 1일차 | 2025. 01. 13.(월) | 10:00 ~ 17:00 (6시간/일) | <데이터와 파이썬, 그리고 머신러닝 이해와 환경 구축> - 파이썬 활용 환경 구축과 탐색적 데이터 분석 - 파이썬을 이용한 데이터 분석 및 시각화 방법 - 데이터 분석 툴 사용법 학습 - 머신러닝 분류 및 scikit-learn 패키지 활용 | 외부 교육 전문 업체 |
| 2일차 | 2025. 01. 14.(화) | 10:00 ~ 17:00 (6시간/일) | <머신러닝 알고리즘-군집화> - K-Means 알고리즘 - scikit-learn Kmeanas 클래스 활용 - 실루엣 분석 및 최적화 - GMM, DBSCAN 군집화 | |
| 3일차 | 2025. 01. 15.(수) | 10:00 ~ 17:00 (6시간/일) | <머신러닝 알고리즘-분류> - K-NN 알고리즘 - scikit-learn KNeighborsClassifier 클래스 활용 - scikit-learn KFold 활용 - GridSearchCV를 이용한 모델 최적화 | |
| 4일차 | 2025. 01. 16.(목) | 10:00 ~ 17:00 (6시간/일) | <머신러닝 알고리즘-분류> - 모델 평가 지표 - 결정트리 및 앙상블모델 <머신러닝 알고리즘-회귀> - 선형회귀 - 다항회귀 - 로지스틱 회귀 - scikit-learn LinearRegression 클래스 | |
| 5일차 | 2025. 01. 17.(금) | 10:00 ~ 17:00 (6시간/일) | <프로젝트 수행 및 구현 결과 발표 및 논의> - 탐색적 데이터 분석 실습 - 각 인원별(조별) 구현 결과물의 개선 방안 토의 - 산업현장 문제의 AI 적용방안 토의 |
7. 제출서류: 붙임 2의 파일을 작성하여 'AI 활용 데이터 분석 및 머신러닝 실무 교육 비교과프로그램_이름_학과_학번'으로 제출 요망
- 붙임 1. AI 활용 데이터 분석 및 머신러닝 실무 교육 비교과프로그램 모집 안내문
- 붙임 2. AI 활용 데이터 분석 및 머신러닝 실무 교육 비교과프로그램 지원서, 개인정보 수집 동의서
* 첨부파일 지원서 작성 후, 첨부하여 신청 바랍니다.
서명의 경우, 전자 서명 및 실제 서명 후 스캔본으로 제출 바랍니다.