EDUCATION

교육과정

디지털 신기술역량을 키우는 다양한 교육과정을 만나보세요.

차트를 보며 함께 회의하는 사람들 일러스트

교육신청

인공지능 분야 기본 이미지

마감 인공지능

AI 인공지능 기본(딥러닝 기반의 주가 시세 구축 및 데이터 분석) 과정

교육기관
한국IT비즈니스진흥협회
접수 기간
2022.10.24 ~ 2022.11.08
교육 기간
2022.11.03 ~ 2022.12.09
교육 시간
매주 월·화·수·목·금·토 18:30 ~ 22:30 (총 120시간)
교육 장소
온라인(ZOOM)
모집 인원
20명 (현재 14명 신청)
수강료
무료
문의
경북디지털혁신본부(09시~18시) 054-431-5225강릉과학산업진흥원(09시~18시) 033-650-3398강원정보문화산업진흥원(09시~18시) 033-245-6537경북대학교 산학협력단(09시~18시) 053-217-1070한국AX산업협회(교육문의) 02-556-2092한국디지털융합진흥원(교육문의) 02-560-4937
목록

로그인 후 신청할 수 있으며, 정원이 찼거나 이미 신청한 강의는 신청할 수 없습니다. 신청 내역은 [마이페이지 > 학습정보]에서 확인합니다.

교육 소개

 

커리큘럼
회차별 커리큘럼 : 회차, 주제, 내용
회차 주제 내용
1 <주가 분석을 위한 프로그래밍 기초>파이썬 프로그래밍 - 개발환경 세팅 및 이해 <주가 분석을 위한 프로그래밍 기초>파이썬 프로그래밍 - 파이썬 문법 및 실습(데이터 타입 조건문 반복문) <주가 분석을 위한 프로그래밍 기초>파이썬 프로그래밍 - 파이썬 문법 및 실습(함수, 클래스 등) 이론 및 실습
2 <주가 분석을 위한 프로그래밍 기초>데이터 분석 - Numpy, Pandas 이해 및 실습 <주가 분석을 위한 시각화>데이터시각화 - Matplotlib. Seaborn - 미니프로젝트: 증권사 주가분석 리포트1(관심종목 선택, 데이터 전처리) <주가 분석을 위한 시각화>데이터시각화 - Matplotlib. Seaborn - 파이낸스 데이터를 활용한 주가 분석 및 시각화 이론 및 실습
3 <주가 분석을 위한 산업별 동향 및 중장기BM개발>인공지능 산업별 발전 전망(현재~2030) - 인공지능의 발전 방향, 산업별 인공지능기술 적용 이슈, 산업별 AI적용 대표 제품/서비스 소개(단기/중기/장기), 금융/교육/의료 등 12개 분야 <주가 분석을 위한 산업별 동향 및 중장기BM개발>금융부분 AI적용 사례 및 중장기 BM개발 - 시장 개요 및 규모 국내외 주요 플레이어 동향, 산업별(금융)주요 이슈, 인공지능 도입에 따른 생태계 변화 전망(단기/중기/장기 발전 방향) <주가 분석을 위한 데이터 수집(크롤링)>크롤링 - 데이터 수집에대한 이해, HTML 이해 및 기초 실습 <주가 분석을 위한 데이터 수집(크롤링)>크롤링 - 크롤링 이해 및 실습 <주가 분석을 위한 데이터 수집(크롤링)>주가 프로젝트 - 상장회사 정보 수집(KRX 증권거래소)-크롤링/네이버 주가데이터(OHLVC_)수집-크롤링 이론 및 실습
4 <주가데이터 분석을 위한 데이터 저장(DBMS)>DMBS - DMBS에 대한 이해 <주가데이터 분석을 위한 데이터 저장(DBMS)>MySQL - MySQL에 대한 이해 <주가데이터 분석을 위한 데이터 저장(DBMS)>주가 프로젝트 - KRX 상장회사 DBMS에 저장, 네이버 주가 데이터 DBMS에 저장 <주가 분석을 위한 예측(머신러닝)>sklearn - 머신러닝 개요 및 실습(분류/회귀 개념, 전처리, 과적합) <주가 분석을 위한 예측(머신러닝)>sklearn - 머신러닝 개요 및 실습(교차검증, 분류 알고리즘에 대한 이해) 이론 및 실습
5 <주가 분석을 위한 예측(머신러닝)>sklearn - 머신러닝 개요 및 실습(회귀 알고리즘에 대한 이해) <주가 분석을 위한 예측(머신러닝)>주가 프로젝트 - 머신러닝을 활요한 주가예측 <주가 분석을 위한 예측(머신러닝)>주가 프로젝트 - 머신러닝을 활용한 주가 예측 성능 향상 <주가 분석을 위한 예측(딥러닝)>tensorflow - 딥러닝 개요 및 실습 <주가 분석을 위한 예측(딥러닝)>tensorflow - 딥러닝 개요 및 실습(CNN) 이론 및 실습
6 <주가 분석을 위한 예측(딥러닝)>tensorflow - 딥러닝 개요 및 실습(RNN, LSTM) <주가 분석을 위한 예측(딥러닝)>주가 프로젝트 - 딥러닝을 활용한 주가 예측(LSTM) <주가 분석을 위한 대시보드>주가 프로젝트(streamlit) - Streamlit library를 활용한 주가 대시보드 만들기 이론 및 실습
강사 소개

등록된 강사 정보가 없습니다.

유의사항
  • 출석률 70% 이상이면(이수 조건) 교육이 끝난 뒤 수료증이 발급됩니다.
  • 신청 후 관리자 승인을 거쳐 수강이 확정되며, 결과는 [마이페이지 > 학습정보]에서 확인할 수 있습니다.
  • 승인 대기 중인 신청은 [마이페이지 > 학습정보]에서 취소 신청할 수 있고, 관리자가 확인하면 취소됩니다.