| 세부내용 |
[ 교육목표 ]<br />
· 다양한 도구를 다루어, HPC 중급 이상의 활용 과정에 쉽게 적용 가능하도록 한다.<br />
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[ 교육대상 ]<br />
· HPC 가속 컴퓨팅을 입문하고자 하는 교육생<br />
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[ 기대효과 ] <br />
· Python 개발자 대상의 간단한 머신러닝과 인공지능을 학습함으로서, 간단한 인공지능 문제를 해결할 수 있음.<br />
· 실무에 즉시 활용 가능한 기본 도구들을 체험하고 응용학습이 가능함.<br />
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[ 차 별 성 ]<br />
· 초급 입문자 대상의 HPC 강의를 통해 심도있는 실무 교육이 가능함. <br />
· 초급 개발자의 머신러닝 소프트웨어 관련 실습을 수행할 수 있음.<br />
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[ 교육내용 ]
<table border="1" cellpadding="1" cellspacing="1">
<tbody>
<tr>
<td rowspan="2">머신러닝의 개요</td>
<td>머신러닝의 개요</td>
</tr>
<tr>
<td>머신러닝 프로그래밍 관련 도구</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2">개발환경 구축</td>
<td>scikit-learn 코드 구조 및 개요</td>
</tr>
<tr>
<td>scikit-learn 및 개발 환경 구축</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2">Scy-py Lecture note</td>
<td>AI프로그래밍을 위한 python 기초정리 및 실습</td>
</tr>
<tr>
<td>필수 라이브러리와 도구들 (넘파이, 판다스, 쥬피터 노트북)</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="4">데이터 시각화 도구 학습</td>
<td>데이터 시각화 개요 및 Matplotlib Anatomy</td>
</tr>
<tr>
<td>실전 데이터 시각화</td>
</tr>
<tr>
<td>회귀분석, 분류, 군집</td>
</tr>
<tr>
<td>실전활용 실습</td>
</tr>
</tbody>
</table>
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[ 지원내용 ]<br />
· 수료증발급(80% 이수 후 만족도 설문조사 완료시), 교재
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