일차

주제

세부내용

1일차

AI 기초 및 데이터 분석

AI/ML/DL 개론 : 인공지능 개념 및 발전과정, 머신러닝과 딥러닝 차이

AI 학습 원리 및 프로세스 : 지도/비지도/강화 학습, 데이터 수집 – 전처리 – 학습 – 평가 프로세스

Pandas : DataFrame, Series(구조, 데이터 읽기 및 저장)

Pandas 데이터 선택 및 조작: 인덱싱, 슬라이싱, 조건부 선택, 데이터 정렬 및 필터링

Pandas 그룹화 및 집계(groupby 함수, 집계함수 및 피벗테이블)

Pandas 병합 및 변환(merge, join, concat, apply 함수 활용 및 실습)

2일차

데이터 전처리 및 시각화

결측치 탐지 및 처리(결측치 확인, 제거, 대체 방법)

이상치 탐지 및 처리(제거 및 변환 기법)

Feature Engineering(특성 생성, 변환 선택, 인코딩)

Matplotlib 시각화(선/막대 그래프, 산점도, 스타일 및 레이블 설정)

Seaborn 통계 시각화(히스토그램, 박스/바이올린 플롯, 히트맵, 페어플롯)

EDA 종합 실습(실제 데이터셋으로 탐색적 데이터 분석 수행)

3일차

머신러닝 및 딥러닝

ML 기본원리(지도학습 vs 비지도학습, 과적합, 과소적합 개념)

ML 모델링 프로세스(데이터 분할, 교차 검증, 모델 학습 및 평가)

머신러닝 주요 알고리즘(선형회귀, 로지스틱회귀, KNN, 의사결정나무, Random Forest, XGBoost

딥러닝 기본 원리(신경망 구조, 활성화 함수, 역전파)

DNN(심층신경망), CNN(합성곱 신경망), 순환 신경망(RNN) 알고리즘

모델 평가 지표(정확도, 정밀도, 재현율, F1-score)

4일차

ML 실전 프로젝트 Day1

- 회기 실습(주택가격 예측, 학생성적 예측, 의료비 예측, 자전거 대여 예측)

분류 실습(타이타닉 생존자 예측)

AICE 모의고사 Part 1

5일차

ML 실전 프로젝트 Day2

- 분류실습(붓꽃 품종 분류 프로젝트, 신용카드 사기 탐지)

- AICE 모의고사 Part 2

- 문제 해설 및 오답 정리

- AICE ASSOCIATE 시험 실시(90분)