AICE는 인공지능 능력시험입니다. 영어능력을 평가하는 토익처럼, AICE는 인공지능 활용 능력을 평가합니다.
KT가 개발했고, 한국경제신문과 함께 주관합니다. AICE는 자격기본법 규정에 따라 등록한 민간자격증이며, AICE Associate 등급은 2025년 국가공인민간 자격으로 신규공인 되었습니다.
본 과정은 AICE Associate 자격 합격을 위한 과정입니다.
본 과정은 데이터 모델링의 기초부터 고급 기술까지 체계적으로 학습하여, 데이터 분석 및 인공지능 모델링의 성과를 극대화하는 것을 목표로 합니다.
데이터 모델링 과정에서는 데이터의 구조를 이해하고, 적절한 모델을 선택하여 데이터를 효과적으로 분석하는 방법을 배웁니다.
본 과정을 통해 학습자는 회귀 분석, 분류 모델, 클러스터링 기법 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고,
이를 실제 데이터에 적용하여 모델을 구축하는 실습을 진행합니다.
또한, 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 방법을 배우며, 데이터 모델링의 전반적인 프로세스를 경험할 수 있습니다.
실제 사례를 기반으로 한 프로젝트를 통해 학습자는 데이터 모델링의 실무적 적용 능력을 기르고, 결과를 시각적으로 표현하여 이해관계자에게 효과적으로 전달하는 방법을 익힐 수 있습니다.
[참고사항]
본 과정은 실업급여 수급 등을 위한 특정 기간 내 수강 증명서 발급이 불가합니다.
해당 증빙이 반드시 필요하신 수강생분들께서는 수강 신청에 신중을 기하시기 바랍니다.
1. 대학생, 직장인 등 인공지능 관련 준전공자
1. 데이터 모델링의 기본 개념과 다양한 머신러닝 알고리즘을 이해하고 활용할 수 있다.
2. 실제 데이터를 기반으로 모델을 구축하고, 모델의 성능을 평가 및 최적화할 수 있다.
3. 데이터 분석 결과를 시각적으로 표현하여 인사이트를 도출하고, 이를 효과적으로 전달하는 능력을 기를 수 있다.
4. AICE Associate 자격 합격을 위한 학습을 할 수 있다.
| 차시 | 내용 |
|---|---|
| 1차시 | 인공지능과 머신러닝 개요 |
| 2차시 | scikit-learn #1. 라이브러리 개요 및 주요 모듈 소개 |
| 3차시 | scikit-learn #2. iris 데이터를 활용한 모델링 실습(feat. train_test_split, 교차검증, 하이퍼파라미터 최적화) |
| 4차시 | 회귀(Regression) #1. 캘리포니아 주택 데이터로 배우는 회귀 기초 |
| 5차시 | 회귀(Regression) #2. 다양한 회귀 알고리즘 및 성능지표의 이해 |
| 6차시 | 분류(Classification) #1. 결정트리 개념의 이해 |
| 7차시 | 분류(Classification) #2. 결정트리 실습 - 타이타닉 생존자 예측 |
| 8차시 | 앙상블 #1. 앙상블 개념의 이해 |
| 9차시 | 앙상블 #2. 부스팅 앙상블 |
| 10차시 | 앙상블 #3. XGBoost |
| 11차시 | 실전 실습 #6 금융 데이터 분석 (산탄데르 은행 고객 거래 예측) |
| 12차시 | 비지도학습 #1. 클러스터링 기초(K-means를 활용한 음악 취향 분석) |
| 13차시 | 비지도학습 #2. 클러스터링 심화(DBScan, 계층적 클러스터링) |
| 14차시 | 비지도학습 #3. 협업 필터링 |
| 15차시 | 딥러닝 #1. 신경망 기초 및 Tensorflow 소개 |
| 16차시 | 딥러닝 #2. 인공신경망 심화(다층 퍼셉트론과 심층신경망) |
| 17차시 | 딥러닝 #3. 합성곱 신경망(CNN) |
| 18차시 | 딥러닝 #4. 순환 신경망(RNN) |
| 19차시 | 실전 실습 #7. 자동차 보험 제안 수락 예측 |
| 20차시 | 실전 실습 #8. 비트코인 가격 예측 |
| 평가항목 | 진도율 | 시험 | 과제 | 진행단계평가 | 수료기준 |
|---|---|---|---|---|---|
| 평가비율 | - | 100% | 0% | 0% | - |
| 수료조건 | 80% 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 0점 이상 | 60점 이상 |