설명
<장소 및 일정>
| 개강 | 미정 |
| 일정 | 1회 6시간씩 총 3회 강의 |
| 장소 | 미정 |
| 강사 | 한창호, 콴트글로벌 대표 / 경제학박사 |
| 문의 | crm@quantglobal.co.kr, 02.761.8090 |
| 기타 | 실습을 위한 노트북 컴퓨터 지참 필수 |
| 특징 | 업무에 바로 적용 가능한 소스 코드(R) 및 데이터 제공 |
| 사전교육 | R 사용법 사전 강의 동영상 10시간 제공 |
| 사후교육 | 강의 녹화 동영상 3개월간 제공. 강의 후 1일내 업로드됨 |
(오프라인 > 데이터 사이언스) R을 이용한 인공지능 구현과 활용
₩550,000
인간 두뇌의 학습 기능을 컴퓨터 알고리즘으로 만들어 각종 데이터 분석 및 추론에 활용할 경우 전문가 수준을 능가하는 인공지능 구현이 가능해집니다. 이러한 인공지능 구현에 필요한 핵심 기술이 바로 기계학습(Machine Learning) 입니다. 오픈소스 프로그램 R을 활용하면 현안 문제 해결에 가장 적합한 기계학습 알고리즘을 선택하여 전문가 수준의 인공지능을 손쉽게 만들어 낼 수 있습니다.
본 강좌는 인공지능 구현에 필요한 다양한 머신러닝 알고리즘에 대해 각각의 특징, 장단점, 구현 방법 및 활용 사례를 소개하고자 마련되었습니다. 매 강의마다 해당 알고리즘에 적합한 예제 데이터를 이용하여 코딩실습을 해봄으로써 최단시간 내에 인공지능을 실제 업무에 활용하실 수 있도록 내용을 구성하였습니다.
강의 개요
| 일자 및 요일 | 주요 강의내용 |
| Day 1
|
인공지능이란 무엇인가? |
| 1. 인공지능 구현 원리 | |
| 2. 인공지능 실습을 위한 R 설치 및 사용법 | |
| 3. 기본적 인공지능 구현 실습 | |
| Day 2
|
인공지능 구현을 위한 기계학습 알고리즘의 분류, 특징, 장단점 |
| 1. 지도학습(Supervised Learning) 알고리즘 | |
| 2. 비지도학습(Unsupervised Learning) 알고리즘 | |
| 3. 강화학습(Reinforcement) 알고리즘 | |
| 4. 심층신경망(Deep Learning) 알고리즘 | |
| Day 3
|
인공지능 활용 사례 |
| 1. 쇼핑 트렌드 예측 | |
| 2. 신용위험 분석 | |
| 3. 소셜미디어 분석 |
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