K-Digital-Training-AI-dev

[K-Digital-Training] 인공지능 데브코스 : 2020. 11. 30 ~ 2021. 04. 03

파이썬 및 인공지능 수학/데이터 처리

[1주차] 어서와! 자료구조와 알고리즘은 처음이지?

• 선형 배열 (Linear Array)
• 정렬(Sort), 탐색(Search)
• 재귀 알고리즘(Recursive algorithm)
• 알고리즘 복잡도(Complexity of Algorithm)
• 연결 리스트 (Linked Lists)
• 양방향 연결 리스트 (Doubly Linked Lists)
• 스택(Stack)
• 큐(Queue)
• 트리(Tree)
• 힙(Heap)
• 코딩 테스트 연습
• 프로그래머스 코딩테스트 문제 풀기

[2주차] 인공지능 수학

• Jupyter notebook & Mark Down
• 선형계(Linear system)
• 선형계-실습
• 가우스 소거법(Gauss elimination)
• LU 분해(LU decomposition)
• 행렬연산과 선형조합(Matrix operation & Linear Combination)
• 좌표계 변환(Change of Basis)
• 선형 변환(Linear Transformation)
• 벡터와 직교분해(Vector & Orthogonal Decomposition)
• 특이값 분해와 주성분 분석(SVD & PCA)
• 벡터공간과 최소제곱법(Vector space & Least Squares Method)
• 통계학(Statistics) - 기본개념
• 확률(Probability)
• 확률분포(Probability distribution)
• 몇가지 확률분포
• 표본 분포(Sampling distribution)
• 추정(Estimation)
• 검정(Test)
• 교차 엔트로피(Cross Entropy)

[3주차] Python 기반 데이터 처리(Numpy, Pandas, Matplotlib)

• Git 기록하기
• Python으로 데이터 다루기 I - Numpy
• Python으로 데이터 다루기 II - Pandas
• Python으로 시각화하기 - Matplotlib
• 탐색적 데이터 분석(EDA)

[4주차] Python으로 웹 다루기

• Flask - Web Application
• 클라우드(Cloud Computing) & 머신러닝 모델 Serving API
• Django - Web Application
• 1개월차 프로젝트 결과물📊️ (데이터 시각화 웹페이지 만들기)

머신러닝/딥러닝, CNN/RNN

[5~6주차] 머신러닝 기초(Machine Learning basics)

• 소개 및 핵심개념
• 확률이론(Probability Theory)
• 결정이론(Decision Theory)
• 선형회귀(Linear Regression)
• E2E 머신러닝 프로젝트
• 선형대수학(Linear Algebra)
• 확률분포 I (Probability Distributions)
• 확률분포 II (Probability Distributions)
• 선형 회귀(Linear Regression)
• 선형 분류(Linear Classification)

[7~8주차] 딥러닝 (Deep Learning)

• 머신러닝 & 수학
• 인공신경망(ANN) & 퍼셉트론(Perceptron) & 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)
• 오류 역전파 알고리즘(Backpropagation algorithm)
• 딥러닝 기초
• 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)
• CNN 사례 연구(CNN Case Study)
• 최적화(Optimization)
• 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)

빅데이터 플랫폼

[9주차] Spark

Visual recognition, NLP

[10주차] 자연어처리(NLP)

[11주차] Visual Recognition

• Semantic Segmentation
• FCN(Fully Convolutional Network)
• Mask-RCNN
• GAN(Generative Adversarial Networks)-이전에 직접 돌려본 GAN 모델들

[12주차] Recommendation system