한 눈에 보는
교육 진행 방식
이 과정은 온,오프라인 혼합형으로 진행되는 과정입니다.
🏠 온라인 : 학습 목표에 맞는 동영상 강의, 실시간 세션, 실습 및 과제를 수행.
🏙 오프라인 : 필요에 따라 정해진 시간에 교육 장소에 모여 실습 및 특강 진행
주간 시간표를 확인해 보세요
내가 이 교육에 참여하게 된다면, 한 주를 어떻게 보내게 될까요?
커리큘럼이 꽤나 방대한데, 잘 참여할 수 있을지 걱정이 되나요?
아래의 일정을 확인하고 내가 정말 이 과정을 위해 4개월을 집중적으로 학습할 수 있을지 생각해 봅니다.
기업의 니즈가 반영된
체계적인 커리큘럼
하루 5시간 이상, 담당 강사님과 퍼실리테이터와 함께 스케줄에 따라 다양한 교육 방식으로 인공지능 분야에 대해 학습합니다. LMS를 통해 자신의 학습 상황 및 수준을 한눈에 파악하고, 최종
팀 프로젝트를 통해 협업하는 방법을 배웁니다.
상세 커리큘럼
인공지능 과정 전체 일정표를 확인하고 싶다면 여기(클릭)에서 확인해주세요.
week1-3
파이썬, 인공지능 수학, 데이터 처리
파이썬 기초에 대해 학습하고 인공 지능 모델 이해를 위한 기초 수학을 학습합니다. 데이터 처리에 필요한 기초 역량을 다집니다.
#Numpy
#Pandas
#Matplot
#선형대수
#확률과 통계
#최적화
오리엔테이션
입학 테스트
주간 과제
week4
데이터 베이스
데이터 처리를 위한 SQL 데이터 베이스 역량을 키웁니다. 또한, 실제
현업에서 사용되는 AWS를 활용하여 웹서버 구축 능력을 함양합니다.
#SQL
#AWS
#Flask
#Django
월간 테스트
월간 프로젝트
week5~6
머신러닝 개론
머신러닝의 기초가 되는 선형회귀와 선형분류모델을 배우고 예제를 통해 머신러닝 프로젝트가 전반적으로 어떻게 진행되는지 배우게 됩니다.
#E2EML
#LinearModels
주간 과제
week7
딥러닝 개론
심층 신경망에 대해서 알아보고 딥러닝의 구성요소에 대해서 알아봅니다.
#심층신경망
#딥러닝구성요소
주간 과제
week8
CNN, RNN
딥러닝의 대표 모델 CNN과 RNN의 구조에 대해서 학습합니다. CNN과 RNN이
어떻게 등장했으며 어떻게 구성되어 있는지, 동작원리에 대해서 알 수
있습니다.
#신경망
월간 테스트
월간 프로젝트
week9
Visual Recognition
이미지 분석을 위한 시각적 콘텐츠 인식 기술에 대해서 학습합니다.
#이미지분석
주간 과제
week10
NLP
자연어 처리(NLP)에 필요한 데이터 전처리, 딥러닝을 이용한 자연어 처리에
대한 전반적인 지식을 학습합니다.
#자연어처리
#데이터전처리
주간 과제
week11
빅데이터 플랫폼
실제 기업에서 많이 사용하고 있는 툴을 다뤄보며 실무에서의 데이터 처리
과정을 익혀봅니다.
#Spark
#Hadoop
주간 과제
week12
개인 프로젝트 진행
배운 것으로 토대로 딥러닝 프로젝트를 선정하여 데이터를 수집하고
전처리를 해보며, 오픈 소스를 활용하여 커스터마이징까지 진행해봅니다.
#Spark
#Hadoop
#Tensorflow
월간 테스트
월간 프로젝트
week13~16
그룹 프로젝트 진행
2개월차까지 수업 성과에 따라 4인이 한 팀이 되어 NLP, CNN, RNN을 활용하여 그룹별 프로젝트를 진행합니다.
#팀프로젝트 발표
#팀워크
최종 프로젝트
week커리어
성공적인 취업을 위한 활동
성공적인 취업을 위해 1:1 커리어 상담부터 현업 선배들과의 멘토링 데이, 이력서 작성, 멘토링
데이 등을 진행합니다. 성공적인 취업을 위해 프로그래머스가 적극 도와드립니다.
#1:1면담
#멘토링데이
#이력서작성
#모의면접
커리어 서비스