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오렌지3로 시작하는 머신러닝의 첫걸음(인공지능 초급)

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로드맵

컨셉

복잡한 머신러닝의 개념을 초보자들도 쉽게 이해해보자

학습내용

  • 인공지능과 머신러닝의 개요
  • 머신러닝을 수행하기 위한 오렌지3 환경 구축
  • 정형(비정형) 데이터를 이용한 분류, 예측, 군집화

학습 로드맵

로드맵로드맵

추천대상

  • 인공지능 서비스를 활용하여 문제해결하고 싶으신 분
  • 코딩없이 빠르게 결과물을 보고 싶은 분
  • 손쉽게 머신러닝을 이해해보고자 하시는 분
  • (권장) (코알못) 파이썬으로 시작하는 데이터과학 첫걸음 과정을 수강하신 분
  • (권장) 파이썬으로 시작하는 데이터과학 첫걸음 과정을 수강하신 분

커리큘럼

커리큘럼
커리큘럼세부사항

인공지능과 머신러닝의 개요

  • 데이터 리터러시와 인공지능 기술의 진화
  • 빅데이터와 인공지능
  • 머신러닝의 학습 유형 및 과정
  • 오렌지3의 환경 구축 및 테스트
  • 오렌지3 맛보기를 통해 전체적인 실습과정 이해

분류, 예측

  • kNN 모델을 이용하여 붓꽃(Iris)의 품종 분류하기
  • Linear Regression 모델을 이용하여 전복 순살 무게 예측하기

군집화, 분류

  • k-Means 모델을 이용하여 지리 정보 군집화하기
  • Logistic Regression 모델을 이용하여 이미지 데이터 분류하기

예측, 분류

  • Linear Regression 모델을 이용하여 보스턴 집값 예측하기
  • Tree 모델 이용하여 타이타닉 생존자 분류 하기

분류

  • 붓꽃(Iris) 이미지 데이터를 이용하여 다양한 학습 모델을 적용해 보고학습 성능 비교하기
  • SVM 모델을 이용하여 유방암 환자 분류하기