AICE

AICE Associate

파이썬으로 데이터 분석부터 머신러닝·딥러닝까지. 코드는 설치 없이 브라우저에서 바로 실행합니다.

1회차 시작하기

AI 기초 개념(1~5회, AICE Basic 이론과 같은 레슨)과 데이터 분석 실습(6~10회)으로 짧게 공부하는 과정입니다. 일부 회차는 이론(A안)과 내용이 겹칩니다.

1회차 AICE 소개와 한눈에 보는 AI맛보기AICE 시험 · AI·머신러닝·딥러닝 · 지도·비지도·강화학습 · 분류·회귀 · 과대적합 · 뉴런40분
2회차 AI 구현 프로세스: 문제정의와 데이터 수집맛보기구현 5단계 · AI 적용 상황 · 정형·반정형·비정형 · AI 주요 기능 · 수집 방법 · 편향·결측40분
3회차 데이터 분석: 데이터 타입·기술통계·시각화회원 공개수치·문자·범주·불리언 · 평균·중앙값·최빈값 · 분산·사분위수·왜도·첨도 · 상관 · 카운트플롯·히스토그램·상자·산점도·히트맵40분
4회차 데이터 전처리: 결측치·이상치·인코딩·스케일링회원 공개제거·대체 · IQR 이상치 · Ordinal·One-hot · 정규화·표준화40분
5회차 AI 모델링과 성능 평가회원 공개X·y 분리 · 훈련·검증·평가 분할 · 모델 선택 · 손실 함수 · 과소·과대적합 · 정확도·정밀도·재현율·F1 · ROC·AUC · MAE·MSE·RMSE·R²40분
6회차 파이썬 데이터 분석 라이브러리회원 공개NumPy · Pandas Series·DataFrame · Matplotlib · Seaborn · 파이썬 AI 모델링 프로세스40분
7회차 파이썬으로 데이터 확인과 분석회원 공개read_csv · head·info · 선택·loc·iloc · 추가·삭제·정렬 · groupby·pivot · concat·merge · describe·corr · 시각화40분
8회차 파이썬으로 전처리와 모델링회원 공개결측치·IQR · 스케일링 · 인코딩 · train_test_split · scikit-learn · Keras · 평가지표40분
9회차 모델 성능 향상: 하이퍼파라미터 튜닝회원 공개하이퍼파라미터 · 그리드 서치 · 랜덤 서치 · 교차 검증40분
10회차 비지도학습 모델링: 차원 축소와 군집화회원 공개특성 선택·추출 · PCA · t-SNE · K-평균 · DBSCAN · 군집 평가지표40분

강사용 발표 도구 ▾

레슨 화면에서 아래 키로 수업할 수 있습니다.

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