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| 회차 | 주제 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 파이썬 실행환경 구축 - Anaconda， Colab 파이썬 문법 점검 - 자료형과 제어문 Pandas - 데이터프레임(DataFrame)과 테이블 이해 Numpy | 이론 및 실습 |
| 2 | 데이터 분석 / 활용 프로세스의 이해 인공지능-머신러닝-딥러닝 이해 데이터 유형의 이해 및 데이터 전처리， 라벨링 AzureML Studio를 활용한 머신러닝 프로세스 이해 | 이론 및 실습 |
| 3 | 머신러닝 라이브러리 - Scikit Learn 이해 머신러닝 모델 이해 1 - 회귀， 지도학습 머신러닝 모델 이해 2 - 비지도학습， 차원축소 회귀， 분류 모델 평가 | 이론 및 실습 |
| 4 | 클라우드， 가상머신， 컨테이너， IaC이해 + Vagrant，VirtualBox 설치 MLOps 이해 도커 실행환경 구축 (Windows 10，11) 도커 실행환경 구축 리눅스(Ubuntu 20.04) 도커 기본 명령어 | 이론 및 실습 |
| 5 | 도커 Swarm 클러스터 구축 MySQL 서버 구축， SQL CRUD 실습 MongoDB 서버 구축， SQL CRUD 실습 Low-code 머신러닝 - Pycaret 1 - 회귀， 분류 | 이론 및 실습 |
| 6 | Low-code 머신러닝 - Pycaret 2 - 이상탐지， 자연어 처리 No-code 머신러닝 - Orange 1 기능 살펴보기 No-code 머신러닝 - Orange 2 / 데이터 전처리，변수(Feature)가공 No-code 머신러닝 - Orange 3 / 이미지 분석， 텍스트 분석 | 이론 및 실습 |
| 7 | 딥러닝 Keras + 텐서플로우 No-code 머신러닝/딥러닝 - Knime 살펴보기 Knime 딥러닝 - 텐서플로우 연동 CNN No-code 딥러닝 MS Lobe | 이론 및 실습 |
| 8 | git과 DVC DagsHub | 이론 및 실습 |
