e-koreatech 인공지능 및 빅데이터 관련 과정 안내
한국기술교육대학교 온라인평생교육원 e-koreatech 입니다.
디지털 대전환의 시대, 이미 현실에 가까이 와 있는 인공지능과 빅데이터에 대한 관심이 꾸준히 지속되고 있습니다! 관련하여 신규 개발된 과정 포함, 서비스 중인 인공지능 및 빅데이터 과정을 안내 드립니다. 과정 상세히 살펴보시고 많은 신청 부탁드립니다.
No. |
과정 명 |
회차 |
과정 요약 |
과정 상세정보 링크 |
지원기기 |
1 |
인공지능 기술 및 서비스 이해 |
8 |
인공지능에 대한 이해를 바탕으로 실 생활 속 적용 사례 학습 |
PC + 모바일 |
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2 |
머신러닝 수학(미분학) |
4 |
미적분 개념 학습을 통한 머신러닝의 이해 및 프로그램 설계 학습 |
PC + 모바일 |
|
3 |
머신러닝 수학(선형대수, 확률통계) |
8 |
인공지능의 핵심인 머신러닝을 이해하기 위한 확률통계와 선형대수 학습 |
PC + 모바일 |
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4 |
머신러닝 입문 |
10 |
머신러닝을 활용한 빅데이터 분석 방법에 대한 학습 |
PC |
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5 |
머신러닝기반데이터분석 |
20 |
머신러닝 알고리즘 기술을 활용한 데이터 분석 방법 학습 |
PC |
|
6 |
딥러닝 입문 |
8 |
파이썬과 텐서플로우 모듈을 활용한 딥러닝 학습 |
PC + 모바일 |
|
7 |
PyTorch로 배우는 머신러닝 알고리즘 |
18 |
딥러닝 기술의 필수 알고리즘을 배우고 Tensorflow 언어로 코딩 실습 진행 |
PC + 모바일 |
|
8 |
TensorFlow로 배우는 머신러닝 알고리즘 |
18 |
딥러닝 기술의 필수 알고리즘을 배우고 PyTorch 언어로 프로그래밍 실습 진행 |
PC + 모바일 |
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9 |
딥러닝 심화 - CNN |
9 |
영상 분류를 위한 대표적인 CNN(Convolutional Neural Network)의 구조와 원리 학습 |
PC + 모바일 |
|
10 |
딥러닝 심화 - 컴퓨터 비전 |
7 |
CNN을 이용한 객체 검출 기법 이해 |
PC + 모바일 |
|
11 |
인공지능 자연어 처리 |
8 |
실제 산업에서 가장 많이 활용되고 있는 분야 중 하나인 인공지능 자연어 처리 학습 |
PC + 모바일 |
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12 |
강화 학습 기초 - 기본 원리 및 이론 |
10 |
컴퓨터 스스로 행동 방식을 익히는 머신러닝의 한 분야인 강화 학습의 기본 원리와 이론 학습 |
PC + 모바일 |
|
13 |
강화 학습 응용 - 학습 유형별 알고리즘 및 응용 |
12 |
여러가지 강화학습 알고리즘을 학습하고 이용하여 다양한 제어 대상에 대한 에이전트 개발 학습 |
PC + 모바일 |
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14 |
빅데이터 입문 |
5 |
빅데이터의 최신 기술을 정의하고 이에 대한 할용 사례를 분석한 과정 |
PC + 모바일 |
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15 |
빅데이터 분석을 위한 R 프로그래밍(기본) |
10 |
빅데이터 분석을 위한 R프로그래밍의 기본 이론 학습 |
PC |
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16 |
빅데이터 분석을 위한 R 프로그래밍(심화) |
10 |
빅데이터 통계를 포함한 실무 데이터 활용에 의한 R프로그래밍 심화 학습 |
PC |
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17 |
분석용 데이터 탐색 |
15 |
데이터 표본 추출을 위한 기초적인 통계 기법 및 데이터 분석 기법 학습 |
PC + 모바일 |
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18 |
텍스트 데이터 분석 |
16 |
텍스트 데이터 변환 및 정제, 분석 방법 학습 |
PC + 모바일 |
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19 |
통계 기반 데이터 분석 |
19 |
가설 설정에 대한 통계 분석 방법 및 개선 방안 |
PC + 모바일 |
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20 |
연구데이터분석 - R실습 |
11 |
통계적 추론 및 각종 분석방법에 대해 R을 활용한 분석 실습 학습 |
PC + 모바일 |
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21 |
빅데이터 분석 결과 시각화 |
20 |
R을 활용한 데이터 수집, 저장, 분석, 시각화 방법 학습 |
PC + 모바일 |
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22 |
빅데이터 수집시스템 개발 |
15 |
파이썬을 활용한 데이터 정제, 분석 방법 |
PC + 모바일 |
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23 |
소셜네트워크 분석 |
8 |
소셜네트워트 분석 방법론 및 활용 사례에 대해 학습 |
PC + 모바일 |
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24 |
센서데이터 분석 |
8 |
신호데이터, 특히 센서데이터를 분석하는 기법 및 기계학습에 적용하는 방법 학습 |
PC + 모바일 |
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25 |
Python으로 배우는 머신러닝과 데이터 분석 |
20 |
Python을 활용한 빅데이터 분석과 실생활에서 활용 가능한 사례 중심의 실습 진행 |
PC + 모바일 |
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26 |
빅데이터 분석 기획 |
11 |
빅데이터에 대한 과제 도출 및 목표 수립, 프로젝트 계획 |
PC + 모바일 |
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27 |
빅데이터 분석을 위한 아마존웹서비스(AWS) 활용 |
8 |
새로운 IT 인프라인 아마존 웹 서비스(AWS)의 다양한 서비스 종류 및 활용 방법 학습 |
PC + 모바일 |
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28 |
빅데이터 수집 part 1 |
18 |
데이터에 대한 개요 및 수집 방법 학습 |
PC + 모바일 |
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29 |
빅데이터 수집 part 2 |
18 |
다양한 데이터 수집 프로그램에 대한 개요 학습 |
PC + 모바일 |
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30 |
빅데이터 처리 part 1 |
15 |
빅데이터 처리를 위한 전략 방향 분석 능력에 대한 배경 이론과 실무 기술 학습 |
PC + 모바일 |
|
31 |
빅데이터 처리 part 2 |
15 |
분산 병렬 처리 능력 및 API를 이용한 프로그래밍 개발 능력, 데이터 관리 수행 학습 |
PC + 모바일 |
|
32 |
파이썬 프로그래밍(2019년) |
16 |
IT 분야의 대표적인 스크립트 언어인 파이썬에 대한 기본 문법 학습 |
PC + 모바일 |
|
33 |
케라스 프레임워크를 활용한 인공지능 딥러닝 개발 part1 |
20 |
인공지능/딥러닝 이론을 바탕으로 한 다양한 실습 진행 |
PC + 모바일 |
|
34 |
케라스 프레임워크를 활용한 인공지능 딥러닝 개발 part2 |
20 |
인공지능/딥러닝 이론을 바탕으로 한 다양한 실습 진행 |
PC + 모바일 |
|
35 |
빅데이터 분석 |
13 |
분석기술과 방법론을 기반으로 정형/비정형 대용량 데이터를 구축, 탐색, 분석하고 시각화하는 방법 학습 |
PC + 모바일 |
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더욱 좋은 정보를 제공하겠습니다.~ ^^