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SMUk: SMU2022_1 기계 학습 기반의 데이터 공학

Kor Eng
기계 학습 기반의 데이터 공학 동영상

기계 학습 기반의 데이터 공학




본 강좌는 새로운 K-MOOC 플랫폼에서 운영하는 강좌입니다.

강좌 소개

수업내용/목표

본 강좌의 목적은 기계 학습 모델 이론을 학습하고 실습하며, 기계 학습에서 큰 부분을 차지하는 데이터 수집, 전처리, 가공 과정을 학습한다.

홍보/예시 영상

강좌 운영 계획

주차

내용

1

그림 5장으로 이해하는 인공지능

2

기계학습 이론

3

데이터 개론

4

Pandas (1)

5

Pandas (2)

6

웹 크롤링

7

웹 스크레이핑

8

중 간 고 사

9

ML 기반의 데이터 공학 (1)

10

ML 기반의 데이터 공학 (2)

11

ML 기반의 데이터 공학 (3)

12

ML 기반의 데이터 공학 (4)

13

ML 기반의 데이터 공학 (5)

14

ML 기반의 데이터 공학 (6)

15

기 말 고 사

 

강좌운영팀 소개

교수자

민경하 professor
민경하 교수
현) 상명대학교 SW융합학부 컴퓨터과학전공 교수
전) 미국 Rutgers 대학교 Computational Biomedicine Imaging and
Modeling Center 연구원
전) 서강대학교 영상대학원 미디어공학과 연구교수
전) 이화여자대학교 정보통신연구소
전) 포항공과대학교 정보통신연구소 위촉연구원
양희경 professor
양희경 교수
현) 상명대학교 SW중심대학사업단 교수
현) 상명대학교 SW중심대학사업단 AI인증센터 실무

강좌지원팀

김준호
김준호
상명대학교 일반대학원 컴퓨터과학과

이메일: zz1236zz@gmail.com
운영부서
운영부서
상명대학교 교육미디어혁신센터

E-mail : smu_mooc@smu.ac.kr

강좌 수강 정보

이수/평가정보

과제내용

퀴즈

중간고사

기말고사

반영비율

30%

30%

40%

※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.

강좌 수준 및 선수요건

전공기초, 선수요건 없음

교재 및 참고문헌

강좌 영상 내에 참고자료가 게시되어 있습니다.

자주 묻는 질문

 

 

관련 강좌

현재 강좌와 관련있는 강좌를 찾을 수 없습니다.

  1. Subject

    Engineering
    (Computers & Communication)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    intermediate
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    SANGMYUNG UNIVERSITY
  4. 운영 기관의 전화번호 입니다.

    Phone

    02-2287-5349
  5. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    15week
    (주당 01시간 15분)
  6. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    01시간 15분
    (16시간 25분)
  7. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Registration Period

    2023.07.17 ~ 2023.08.07
  8. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2023.07.24 ~ 2023.09.25