인공지능 기초 학습 : 머신러닝 모델 캔버스 기반

데이터 분석가 업무를 위해서는 도메인 지식, 통계, 코딩 등 다양한 기술이 요구됨. 머신러닝 캔버스 모델은 비즈니스 이슈를 데이터 데이블로 전환하고 알고리즘을 엑셀로 쉽게 이해 한후, 최종화된 데이터 테이블 기반 대시보드구성을 통해 스토리텔링을 할 수 있도록 합니다.

• 스터디 주제 : AI/ML 캔버스 모델을 통한 매우 쉽게 데이터 사이언티스트 준비

• 스터디 목표 : IBM/Micro soft 등에서 제공하는 certification 획득 및 AI/ML 컨설팅 입사

• 예상 스터디 일정(횟수) : 기초과정 4주 이후 캐글 및 Github를 통해 개인별 역량 강화

• 예상 커리큘럼 간략히 :

  1. Logistic/Decision Tree/SVM 등 머신러닝 지도학습 모델 및 모델 비교

  2. 비지도 학습 : 고객세분화 등

  3. 시계열 분석 및 포트폴리오 최적화

  4. 자연어 처리

  5. Vision AI

• 예상 모집인원 : 20

• 스터디 소개와 개설 이유

  1. 컴퓨터 공학 및 통계 미전공자에 대한 AI/ML에 진출하기 위한 기초 제공

  2. 디지털 전환에 따른 인문계 전공자의 도메인 지식과 AI/ML 역량을 통한 미래 준비 제공

• 스터디 주관자 :

  1. 글로벌 컨설팅사 출신 강의

  2. 국내 H 은행에서 동일한 주제로 8주 강의

  3. 국내 N협회에서 동일한 주제로 6주 2차례 강의

  4. 개별적 멘토링 지속적으로 수행 중

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  1. 이메일 : jeongkee10@empas.com 로 의견을 보내주세요