인공지능 AI 기본과정

파이썬 기본 및 실전 프로그래밍 이동

파이썬 기본 라이브러리 이동

파이썬 머신러닝/실전 데이터 분석 이동

실전 데이터 분석 이동

딥러닝 기본 및 활용 이동

캐글

스케줄 Link

수업 자료

• 텍스트 데이터 분석 기본 및 활용 PDF

PART_01 파이썬 기본 및 실전 프로그래밍

• 파이썬 전체 리뷰

  • PDF 01 - 기본, HTML 01
  • PDF 02 - 함수모듈, HTML 01

• 엑셀 다루기

  • PDF 01, HTML 01
  • PDF 02, HTML 02

• GUI - Tkinter

  • code basic 01
  • code basic 02
  • program 01-자기소개
  • program 02-공공데이터 검색

• GUI - 계산기 만들기

  • code 01
  • code 02

PART_02 파이썬 기본 라이브러리

• 데이터 이해 및 시각화

  • 데이터 기본 이해 PDF
  • 데이터 시각화 기본 이해 PDF
  • 기본 실습 PDF HTML

• 파이썬 시각화 라이브러리 - matplotlib

  • PDF 01, HTML 01
  • PDF 02, HTML 02
  • 경찰청_범죄발생건수_시각화(2022) PDF HTML

• 실전 데이터 처리 및 시각화 - 시간대별 렌탈 자전거 데이터

  • PDF 01, HTML 01
  • PDF 02, HTML 02

• [Pandas] 데이터 처리 기본

  • PDF 01
  • PDF 02, HTML 02

• [Pandas] 실전 데이터 처리 - 캘리포니아 집값 데이터 분석

  • PDF 03, HTML 03

• [시각화-folium] folium 시작하기

  • PDF 01, HTML 01

• [시각화-folium] 전통 시장 위치 정보 시각화

  • PDF 02, HTML 02

• [시각화-plotly] plotly 시작하기

  • PDF 01, HTML 01

PART_03 파이썬 머신러닝_실전 데이터 분석

• [Spaceship Titanic 데이터 분석] Github - dataAnalysis

• knn/의사결정트리 기본 머신러닝 GitHub - ML_Basic_Class

  • 머신러닝 알고리즘 knn_회귀
  • 머신러닝 알고리즘 의사결정트리
  • 머신러닝 알고리즘 앙상블
  • [실습] knn_pratice, 머신러닝 - 선형회귀,
  • [실습] 머신러닝 - 의사결정트리 03, 머신러닝 - 앙상블_랜덤포레스트(1)-tips

• 평가지표

  • 평가지표 실습(회귀)
  • 평가지표 Classification
    • 평가 - 모델 평가(1), (2), (3), (4)

• 비지도학습 머신러닝 GitHub - ML_Basic_Class

  • 내용
    • 머신러닝 기본 및 실습
  • 실습
    • 비지도학습 - PCA 차원 축소
    • 비지도학습 - PCA 얼굴 예제 실습
    • 비지도학습 - 얼굴 데이터 셋 분석

• 추천 시스템 기본 및 실습

  • 추천 시스템 기본 이해
  • [영화] 사용자와 아이템 간의 평점 기반 추천 시스템

PART_04 실전 데이터 분석

• Github - dataAnalysis

• [캘리포니아 집값 데이터 분석]

• [Spaceship Titanic 데이터 분석]

  • 결측치 처리(SimpleImputer), 라벨 인코딩(LabelEncoding), 기본 데이터 처리, Plotly

• [ibovespa-stocks 브라질 주식 데이터 분석]

  • 내용 : 머신러닝 모델 만들기, Prophet 활용 모델 만들기

• 캐글 데이터 타이타닉 실습 - Link

  • 성인 인구조사 소득 예측 대회 Link1, Link2, Link3, 2nd 분석, 1st 분석

• [생활] 와인 품질 감별 예측 데이터 분석 및 모델 만들기

• [경제] Santander 고객 만족 분석 데이터 예측 모델 만들기

• 텍스트 파일 데이터 분석해 보기

• 빈도분석 HTML PDF

• 요약해보기 HTML PDF

• 토픽모델링 HTML PDF

PART_05 딥러닝 기본 및 활용

• 참고 URL : https://github.com/LDJWJ/DL_Basic

• numpy 기본 이해

  • (자료) numpy 기본

• 기본 신경망 이해, CNN, RNN (12h)

  • (자료) 딥러닝 시작하기, 딥러닝 기본, CNN 시작하기
  • (실습) 딥러닝 시작하기 - Titanic
  • (CNN 실습) CNN - CNN FirstModel, SecondModel

• 실전 데이터 실습

  • Cifar-10 데이터 실습
    • (실습) CNN - CIFAR-10 (1), (2)
  • [영화] 영화 리뷰 데이터 IMDB RNN모델 구현해 보기
    • [딥러닝 RNN] RNN 모델 실습(3) - 영화 리뷰 데이터 IMDB 실습 (SimpleRNN, LSTM)

• 기본 업그레이드 - 모델 개선 및 활용

  • DROPOUT, 활성화 함수의 이해

    • (자료) [딥러닝 기본 및 실습 - PDF] - 모델 개선(Dropout)
    • (실습) [MNIST 이미지 데이터 셋] - MNIST 03, MNIST 04
    • (실습) [CNN] - [CNN Upgrade - LeakyRelu]

  • 전이학습의 이해(VGG16 등)

    • (실습) [Cat vs Dog Dataset] - CNN(1)~(4)

• Automl의 기본 이해

  • 기본 HTML, PDF
  • 실전 데이터 실습
    • [과학] 어떤 승객이 다른 차원으로 이동될지 예측 - [Spaceship Titanic]

• 딥러닝 자연어 처리

  • WordEmbedding(단어 임베딩) 기본 및 실습
    • [자료] - 텍스트 데이터 처리(1), 텍스트 데이터 처리(2)
  • 딥러닝 사전 훈련 모델을 활용한 데이터 분석

• RNN 기본 및 실전 데이터 실습

  • RNN 기본 - 딥러닝 RNN => RNN 모델 실습(1), 모델 실습(2)[SimpleRNN]
  • [영화] 영화 리뷰 데이터 IMDB RNN모델 구현해 보기
    • [딥러닝 RNN] RNN 모델 실습(3) - 영화 리뷰 데이터 IMDB 실습 (SimpleRNN, LSTM)

• GAN 기본 및 딥러닝 응용

  • 내용 : 이미지 생성 및 이미지 결합으로 그림의 화풍 적용
  • [자료및 실습] [딥러닝 GAN] - [GAN - 적대적 생성 신경망], [GAN - NeuralStyleTransfer]

기타

• Visual Studio Code 설치 [Window 환경]
  • PDF 01, HTML
  • PDF 02, HTML

LICENSE

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