인공 지능 교육과정(2021 nipa ai 온라인 교육)
엘리스 코딩 기본과정, 응용과정
엘리스 코딩은 NIPA(정보통신산업진흥원)과 과학기술정보통신부에서 주관하였다. 인공지능 실무 기본과정, 인공지능 실무 응용과정으로 구성되어있다.
인공지능 실무 기본과정에서는 파이썬 기초 프로그래밍과 데이터분석을 위한 라이브러리를 배운다. 데이터 분석에서는 데이터 핸들링을 위한 Numpy. 데이터 조작 및 분석을 위한 Pandas, Matplotlib의 기능을 데이터로 시각화하는 실습을 한다
인공 지능 온라인 교육
인공지능 실무 응용과정에서는 머신러닝과 딥러닝을 배운다.머신러닝의 자료 형태의 이해, 머신러닝 지도 학습(회귀, 분류)을 배운다. 지도 학습은 정답이 있는 데이터를 활용해 데이터를 학습시키는 것이다.
지도 학습 분류와 회귀
분류는 몇 가지 답에 대해 어디에 해당하는 것인지 맞추는 것을 분류라고 한다. 예를 들면 분류는 다음과 같다.
- 차 사진을 인식하고 해당하는 30종류의 자동차 제조사를 맞힌다.
- 사람 사진을 보고 나이가 내충 어느 정도인지 맞춘다.
- 인터넷 쇼핑몰에서 방문자가 구매할 지, 하지 않을지 맞춘다.
지도 학습 회귀
회귀는 선택지 중에서 맞추는 것이 아니라, 수치를 맞추는 유형이다. 예를 들면 차 사진을 인식하고 주행거리를 맞춘다. 사람 사진을 보고 정확한 나이를 맞춘다. 인터넷 쇼핑몰에서 다음 달 매출이 얼마인지 맞춘다.
비지도 학습
비지도학습은 답이 없는 학습이다. 정답과 오답 등과 같이 답이 없는 데이터로 학습을 시킨다.
비지도 학습은 여러 자동차 사진을 분류하지 않고 준비한다. 어떤 분류도 하지 않아서 답이 없는데 데이터를 머신러닝에 건네줘서 학습시킨다.
그 후 AI모델에게 3가지로 나눈다면 어떤 집합을 만들 수 있나?라고 물으면 어떤 집합을 얻을 수 있었는지 알려준다. AI가 스스로 해석해서 집합을 만드는 것을 클러스터링이라고 한다.
어떤 관점에서 집합을 나눴는지 언어로 표현하지 않아 사람이 해석하기 어려울 때도 있다. 머신러닝을 사용하기 시작하면, 가능한 한 답의 데이터를 준비할 수 있는 상태에서 지도 학습부터 배우는 것이 좋다.
인공 지능 딥 러닝 인터넷 교육
온라인 교육으로 딥러닝을 배운다.퍼셉트론, 텐서 플로우와 신경망, 다양한 신경망 학습을 한다.
퍼셉트론은 인공신경망의 한 종류이다. 학습이 가능한 초창기 신경망 모델이다. 이후 노드, 가중치, 층과 같은 새로운 개념이 도입되었다.
텐서플로우
텐서플로우는 다양한 작업에 대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 심볼릭 수학 라이브러리이자, 인공 신경망 같은 기계 학습 응용프로그램 및 딥러닝에도 사용된다.
AI개발자는 tensorflow pytorch 텐서플로우를 주 오픈소스 툴로 사용하거나 파이토치(pytorch)를 함께 사용한다.
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