대구 특화BM과정 – AI

개요

이 교육 프로그램은 Python 프로그래밍의 기초부터 시작하여 머신러닝과 딥러닝을 실무에 적용할 수 있는 수준까지 학습하는 체계적인 교육 과정입니다.

머신러닝·딥러닝 모델을 오픈 데이터와 산업 제조 데이터에 적용하며, 모델 성능 분석과 시각화를 통해 실제 문제 해결에 필요한 데이터 기반 의사결정 능력을 키웁니다.

데이터 전처리, 요건 정의, 성능 평가, 모델 재설계 등 실전 프로젝트 기반의 훈련을 통해 교육 결과물을 도출하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

이 과정을 통해 수강생은 Python 기반의 AI 모델 개발 전 과정을 경험하며, 데이터 기반의 문제 해결 능력과 산업 현장에 적용 가능한 실무형 AI 역량을 갖추게 됩니다.

강의 대상

대구 특화BM과정 참여 직장

강의 시간

총 120시간

강의 계획서

주차	차시	주제	내용
1주차	1차시	Python	– Python 개요 – 개발환경 구축
	2차시	Python	– Numeric – Container – Homogeneous & Heterogeneous – Iterator & Generation)
2주차	1차시	Python	– 제어문과 반복문 – membership & is operation – lambda expression – Packing & Unpacking
	2차시	Python	– Higher-order Function – map, filter, reduce – Decorator
3주차	1차시	Python	– Object & Class – Package & Module – Abstract Class & Meta Class
	2차시	Python	– Error & Exception – File I/O – Parallel Programming – Threading & Multiprocessing
4주차	1차시	머신러닝	– 머신러닝 개요 – 데이터 분석
	2차시	머신러닝	– 회귀 분석
5주차	1차시	머신러닝	– 분류 분석
	2차시	머신러닝	– 군집화
6주차	1차시	머신러닝	– Hyper parameter tuning
	2차시	딥러닝	– 딥러닝 개요 – TensorFlow 기본
7주차	1차시	딥러닝	– DNN
	2차시	딥러닝	– CNN
8주차	1차시	딥러닝	– 신경망 설계 및 주요 기법 실습
	2차시	딥러닝	– 신경망 설계 및 주요 기법 실습
9주차	1차시	머신러닝/딥러닝 활용	– 오픈 데이터 조사 분석 및 데이터 요건 도출
	2차시	머신러닝/딥러닝 활용	– 데이터로 학습된 모델 성능 분석 및 시각화
10주차	1차시	머신러닝/딥러닝 활용	– 산업 제조 데이터 가공 및 AI 모델 적용
	2차시	머신러닝/딥러닝 활용	– 산업 제조 데이터 가공 및 AI 모델 적용