[HD]AI활용 기본알고리즘 이해 및 응용 Part.1 인공지능 개념 및 활용사례

본 과정은 인공지능(AI)의 핵심 개념과 기본 알고리즘을 이해하고, 실제 데이터 분석 및 AI 모델 적용의 기초 역량을 기르는 실습 중심 교육과정이다.

지도학습·비지도학습의 개념부터 회귀, 분류, 군집, 연관성 분석 등 주요 머신러닝 알고리즘을 단계적으로 학습하며,

R 또는 Python 기반의 실습을 통해 AI 모델을 직접 구현하고 해석할 수 있는 실무 기초 역량을 함양하는 것을 목표로 한다. 

특히 본 과정은 비전공자도 이해할 수 있는 수준의 이론 + 실습 병행 구조로 설계되어,

향후 AI 개발자, 데이터 분석가, 스마트팩토리·스마트팜·금융·유통 분야 AI 활용 인력으로 성장하기 위한 기초 토대 과정이다. 

· 본 과정은 프로그램에 입문하기위한 논리적인 사고력을 기르고 문제해결 능력을 향상하도록 구성. 

- R-통계 기능을 활용하여 자격증을 취득

인공지능과 머신러닝의 기본 구조와 원리를 이해한다.

지도학습(회귀·분류), 비지도학습(군집·연관성 분석)의 차이와 활용 목적을 설명할 수 있다.

의사결정트리, KNN, 나이브베이즈, 랜덤포레스트, SVM 등의 기본 알고리즘 원리를 이해한다.

R 또는 Python을 이용하여 기본 AI 알고리즘을 직접 실행하고 결과를 해석할 수 있다.

현업 문제(금융, 유통, 제조, 스마트팜 등)에 AI 알고리즘을 기초 수준에서 적용할 수 있다.

고급 AI·딥러닝 과정으로 진입하기 위한 기초 수학·통계·데이터 처리 감각을 확보한다.

프로그램에 대한 기능을 익혀서 자격증을 취득할 수 있다.

IT 비전공자 중 AI·데이터 분석 분야로 진출하고자 하는 대상.

기존 개발자·엔지니어 중 AI 알고리즘 기초를 체계적으로 학습하고자 하는 재직자.

통계·IT·SW·전자·기계·경영 계열 학생 · 컴퓨팅적 사고력을 기르고자 하는 회원 누구나.

자격증을 취득하고자 하는 회원 누구나.