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[HD]중급개발자를 위한 인공지능 기반 데이터분석 및 컴퓨터비전 기술 (ADP시험대비) Part.2
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- 과정소개
- 강의 목차
- 학습 후기
과정소개
| 과정소개 | 현직 데이터사이언티스트 전문가가 전하는 AI 개발 및 분석 실무 노하우 및 체계적인 교육 회사내에서 머신러닝 및 딥러닝 개발 및 분석 업무로 보직 변경을 하고자 하는 분을 위한 교육 다양한 머신러닝 이론과 실습을 동시에 배우는 최적의 코스 |
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| 학습목표 | 기계 학습의 개념 및 특징 공간, 데이터의 중요성을 설명한다. 영상 처리 기초와 머신러닝의 주요 도전 과제를 설명한다. 머신러닝 분류와 예측 알고리즘을 설명한다. 이미지 및 텍스트 처리를 위한 딥러닝 알고리즘을 설명한다. |
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| 학습대상 | 데이터분석 관련 분야 취업 및 ADP 자격 취득원하는 학습자 |
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| 학습방법 | 온라인 교육 ( PC + 모바일 ) | ||
| 강사소개 |
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평가기준
| 평가항목 | 진도율 | 과제 | 진행단계평가 | 최종평가 | 총점 |
|---|---|---|---|---|---|
| 평가비율 | 100% | 0% | 0% | 0% | 100점 |
| 수료기준 | 80% 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 80점 이상 |
평가방법 및 수료기준
| 평가방법 및 수료기준 |
* 진도율 80 이상 |
강의 목차
| 차시 | 차시명 |
|---|---|
| 1차시 | 영상의 이진화 |
| 2차시 | 적응형 이진화 |
| 3차시 | 이미지 연산 |
| 4차시 | 영상의 히스토그램 |
| 5차시 | 머신러닝을 위한 회귀 개념 및 수학 기초 |
| 6차시 | 머신러닝을 위한 기초 |
| 7차시 | 수치 예측 머신러닝 시각화 |
| 8차시 | 기계학습을 위한 회귀 최종정리와 비정형 데이터마이닝 실전 |
| 9차시 | 확률과 베이즈통계학 정리 |
| 10차시 | 딥러닝 동작원리 |
학습 후기
| 작성자 | 내용 |
|---|---|
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