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AICE - Associate [단기합격반] 과정이미지

AICE - Associate [단기합격반]

교육기간
90일
강의구성
43차시
  • 과정 AICE - Associate [단기합격반] 210,000원 190,000원

판매금액 배송금액 원 할인금액

총 결제금액원

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AI의 이해

Indexing, Slicing

제품 상세설명 및 유의사항

1. 상품 및 강의 상세

가. 강의 구성품목 : AICE Associate과정

나. 수강기간

1) 수강신청일로부터 90일

2. 수강교재 : 별도구매

3. 수강방법 및 유의사항

가. 수강방법

1) 수강신청 완료 시 즉시 시청가능하며, PC 및 모바일기기를 사용하여 웹페이지를 통해 수강이 가능합니다.
2) 수강 시 보안플레이어인Kollus플레이어를 사용해야하며, Kollus플레이어가 지원되지 않는 기기일 경우 수강이 불가합니다.

- 사용가능 OS : Windows, Android, Mac, iOS
- 사용가능 브라우저 : IE, Edge, Chrome, FireFox, Safari, Opera 등

나. 기기등록

1) PC 및 모바일 포함 총 4개의 기기를 등록 및 재생할 수 있습니다.
2) 등록된 기기에서만 강의재생이 가능하며, 기기등록 초과 시 관리자에게 문의바랍니다.
3) 보안정책 상 2개이상의 기기에서 중복재생은 불가능합니다.

다. 캡쳐 및 녹화

1) 제공되는 컨텐츠는 「지식재산 기본법」 및 「콘텐츠산업법」에 따라 무단 복제·배포·방송·전송 등의 침해행위가 불가하며,이러한 행위가 관리자에 의해 식별시 콘텐츠 제공중지 및 손해배상이 청구될 수 있습니다.
2) 수강에 필요한 플레이어는 보안기능이 제공됨에 따라 캡쳐 및 녹화를 시도할 경우 재생 중지 및 경고처리되며,이러한 행위가 반복될 경우 고의적인 침해행위로 간주되어 제재될 수 있음을 알려드립니다.

4. 결제방법 및 환불안내

가. 결제방법 : 신용카드, 실시간계좌이체, 무통장입금(가상계좌), 네이버페이로 결제 가능합니다.

나. 환불안내

1) 본 상품의 환불기준은 평생교육법 시행령 제23조에 따르며, 개요는 아래와 같습니다.
2) 전액환불(아래문항 만족 시)

- 강의를 2강 미만 수강하고, 수강기간이 1/3 미만 경과 시
- 해당 상품을 전액환불한 이력이 없을경우

3) 부분환불

- 강의를 2강 이상 수강하고 ,수강기간 및 수강한 강의 수 1/3미만 시 : 학습비의 2/3 반환
- 수강기간 및 수강한 강의 수 1/3이상 1/2미만 시 : 학습비의1/2반환
- 수강기간 및 수강한 강의 수 1/2이상 시 : 학습비 반환불가

4) 환불 시 쿠폰적용 여부와 세금 및 수수료로인해 제외금액 및 공제금액이 발생할 수 있습니다.
5) 그 외 상세 환불기준은 전기인 이용약관 및 「평생교육법시행령」을 참고바랍니다.


※구매 전 위 내용에 대해 반드시 숙지바랍니다.

강의목차(총 43강)

이론편 - AI의 이해강의섹션버튼이미지

1. 01 AI의 이해 29분

이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[Python Basic]강의섹션버튼이미지

2. 01 Indexing · Slicing 8분

3. 02 List · Tuple · Dictionary 16분

이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[Pandas 이해 및 활용]강의섹션버튼이미지

4. 01 Data frame 살펴보기 6분

5. 02 Data frame 코딩시연 34분

6. 03 Data frame 변형하기 34분

7. 04 Data frame 병합하기 27분

이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[데이터 전처리]강의섹션버튼이미지

8. 01 데이터 탐색하기 18분

9. 02 결측치 처리하기 31분

10. 03 이상치 처리하기 16분

11. 04 Feature Engineering 27분

이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[데이터 시각화]강의섹션버튼이미지

12. 01 Matplotlib 라이브러리 및 차트 그리기 9분

13. 02 Matplotlib 코딩시연 33분

14. 03 Seaborn 라이브러리 및 차트그리기 31분

이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[머신러닝]강의섹션버튼이미지

15. 01 머신러닝 - 기본개념 15분

16. 02 머신러닝 - 기술원리 21분

17. 03 머신러닝 - 주요 알고리즘(1) 17분

18. 04 머신러닝 - 주요 알고리즘(2) 9분

19. 05 머신러닝 - 모델링 코딩 시연 37분

이론+실습편 - Python을 활용한 AI 모델링[딥러닝]강의섹션버튼이미지

20. 01 딥러닝 - 기본개념 4분

21. 02 딥러닝 - 기술원리 20분

22. 03 딥러닝 - 주요 알고리즘(1) 8분

23. 04 딥러닝 - 주요 알고리즘(2) 26분

24. 05 딥러닝 - 코딩시연(1) 31분

25. 06 딥러닝 - 코딩시연(2) 29분

AICE 연습사례 - 악성사이트 탐지 모델링(분류)강의섹션버튼이미지

26. 01 악성사이트 탐지 - 실습 과제 소개 5분

27. 02 악성사이트 탐지 - 실습 전 확인사항 3분

28. 03 악성사이트 탐지 - 데이터수집 실습시연 12분

29. 04 악성사이트 탐지 - 데이터수집 실습해설 10분

30. 05 악성사이트 탐지 - 데이터전처리 실습시연 17분

31. 06 악성사이트 탐지 - 데이터전처리 실습해설 16분

32. 07 악성사이트 탐지 - AI모델링 실습시연 20분

33. 08 악성사이트 탐지 - AI모델링 실습해설 23분

AICE 연습사례 - 미세먼지 예측 모델링(회귀)강의섹션버튼이미지

34. 01 미세먼지예측_실습 과제 소개 5분

35. 02 미세먼지예측_실습 사전체크 7분

36. 03 미세먼지예측_실습#1 데이터 분석 및 전처리 12분

37. 04 미세먼지예측_데이터 분석 및 전처리(해설) 9분

38. 05 미세먼지예측_AI모델링1 8분

39. 06 미세먼지예측_AI모델링1(해설) 9분

40. 07 미세먼지예측_AI모델링2 10분

41. 08 미세먼지예측_AI모델링2(해설) 6분

42. 09 미세먼지예측_모델 최적화 5분

43. 10 미세먼지예측_모델 최적화(해설) 2분