주차

주차명(주제)

주차별 학습목표

차시

학습내용

1

개론

기계학습의 개념을 습득할 수 있다

1-1

기계학습

1-2

기초수학

2

구현역량준비

실습환경을 구축하고 배열계산을 할 수 있다

2-1

파이썬, 구글로래버러토리

2-2

넘파이를 이용한 대규모 배열계산

3

선형회귀1

선형회귀를 이해할 수 있다

3-1

선형회귀 모델

3-2

선형회귀 실습

4

선형회귀2

선형회귀를 구현할 수 있다

4-1

단변량 선형회귀

4-2

선형회귀 실습

5

분류와 군집화

분류와 군집화 이해하고 설명할 수 있다

5-1

K-NN분류기

5-2

군집화 모델

6

기계학습모델1

기계학습 모델을 이해하고 설명할 수 있다

6-1

다항회귀

6-2

결정트리

7

기계학습모델2

SVM를 이해하고 활용할 수 있다

7-1

SVM(서포트벡터머신)

7-2

SVM활용 프로젝트

8

중간평가

9

인공신경망

기초

인공신경망을 이해할 수 있다.

9-1

퍼셉트론

9-2

다층 퍼셉트론

10

고급신경망

딥러닝을 이해할 수 있다

10-1

딥러닝 소개

10-2

Keras로 구현

11

합성곱

신경망

합성곱 신경망(CNN)을 이해할 수 있다

11-1

합성곱 신경망 소개

11-2

합성곱 신경망 활용

12

차원축소

차원 축소를 이해할 수 있다

12-1

주성분 분석(PCA)

12-2

매니폴드 학습

13

오토인코더

오토인코더를 이해할 수 있다

13-1

잠재표현

13-2

오토 인코더

14

AI의 미래

인공지능의 현재와 미래에 대해 알 수 있다.

14-1

YOLO,어텐션

14-2

GPT-3,GAN

15

기말고사