머신러닝+인공지능(AI)

머신러닝을 활용한 인공지능(AI) 개발자 양성과정

훈련기간 : 2018년 09월 04일 ~ 2019년 05월 08일
훈련시간 : 09시 30분 ~ 18시 30분
훈련정원 : 30명 (교육진행중)
훈련문의 : 02-837-9922

1. JAVA 프로그래밍

- 자바 언어의 이해, 자바 개발 환경 설치, Eclipse 설치, 컴파일, 자바의 구조
- 상수, 변수, 식별자, Data Type, 형변환
- 선택문, 반복문 을 이용한 실행흐룸 제어
- 메서드, 클래스, 객체, 캡슐화, 상속, 다형성, 추상클래스, 인터페이스
- Wrapper 클래스, 문자열관리, 날짜, 수학 및 기타 유용한 기능 제공 클래스 
- 자료구조와 알고리즘에 대한 이해 및 자바의 자료구조와 알고리즘 구현 클래스 활용
- 파일과 데이터 입출력, 직렬화
- 예외 처리, Checked 예외와 런타임 예외
- 함수형 프로그래밍, 람다 표현식, 스트림 제어
- 쓰레드와 비동기 프로그래밍, 쓰레드 동기화
- 네트워크 개요, 네트워크 프로그래밍, TCP/UDP, 채팅 프로그래밍

2. 오라클 데이터베이스 프로그래밍

- DBMS 설치, Client 프로그램 설치, 계정 관리
- INSERT, DELETE, UPDATE, SELECT, JOIN 등 기초 DML 구문
- CREATE, ALTER, DROP 등 기초 DDL 구문
- PL/SQL을 활용한 고급 SQL 활용
- 다양한 속성 생성 및 관리
- 뷰, 저장프로시저, 함수, 인덱스, 트리거 등

3. 데이터 모델링

- 데이터 모델링 도구 설치
- 논리 모델링과 물리 모델링
- 엔티티타입, 속성, 식별자, 제약조건, 관계 생성
- 정규화와 역정규화
- 엔지니어링과 리버스엔지니어링

4. 웹 클라이언트 프로그래밍 (HTML, CSS, Javascript, jQuery)

- 주요 편집기 기능 활용, 웹서버 설치 및 사용
- HTML 문서 구조, 텍스트/목록/링크/이미지/테이블 등 주요 마크업, 폼 태그와 사용자 입력 처리
- HTML5 마크업 개요, 웹워커, 장치 연동, 이미지와 그래픽, 멀티미디어, 웹소켓 등
- CSS 구문 구조, 선택자, 색상/텍스트/박스/레이아웃/이미지 등에 적용되는 주요 속성 활용
- Javascript 구문 구조, 자료형/변수/제어문, 함수, 내장 객체 사용, 브라우저 객체 사용
- jQuery 구문 구조, 선택자, 커맨드, 효과 활용 

5. 스프링 프레임워크 기반  웹 애플리케이션 구현

[자바 웹 애플리케이션 기술 기초 및 활용]
- 웹 환경 개용, 웹서버/컨테이너 설치 및 설정, 구동 실습
- 웹 애플리케이션 요청 처리 구조, Servlet, JSP
- 상태관리, 인증, 파일업로드/다운로드, 웹메일, 필터, 애플리케이션 이벤트 처리
- Custom Tag, EL, JSTL
- 사용자관리, 자료실, 게시판 구현 등

[Ajax와 동적 웹 프로그래밍]
- 비동기 웹 요청 처리 구조, XMLHttpRequest 객체 사용, JSON 기반 객체 표기 및 사용

[스프링 프레임워크와 MyBatis 활용]
- 엔터프라이즈 애플리케이션 특징 및 요구사항, 스프링 프레임워크 구조, 설치 및 환경 설정
- 스프링 IoC, Portable Service Abstraction, AOP 등
- Model View Controller Pattern, 스프링 웹 애플리케이션 구조, 컨트롤러 구현, 요청 매핑, 커스텀 뷰 구현
- 저수준 데이터 연동 문제점, 데이터 접근 계층 추상화 구조
- 데이터 소스 구성, 템플릿 기반 데이터 연동, 스프링 MyBatis, 스프링 JPA, 트랜잭션 관리
- MyBatis 구조, 설치 및 설정, Mapper 설정 파일 구조와 구성 요소, Mapper 파일 구조와 구성 요소, 동적 SQL 구문
- SqlSession 관리 클래스, MapperInterface와 SQL Mapper 바인딩
- Platform TransactionManager를 활용한 트랜잭션 관리 및 AOP를 활용한 트랜잭션 관리

6. 인공지능 구현을 위한 데이터 분석

- 아나콘다, VirtualEnv 등 파이썬 개발 환경 구축 및 설정
- 파이썬의 기초 구문, 파이썬 프로그램 개발을 위한 패키지 활용
- Panda, NumPy, MatPlotLib 등 데이터 분석 및 시각화 패키지 활용
- 기초 통계량, 난수, 분포함수, 표본추출 기법 활용
- 상관계수, 카이제곱분포, T분포, F분포 등을 사용하는 독립성 검정 및 적합도 검정
- 선형회귀를 사용하는 예측 모델 개발 및 활용
- 텍스트마이닝 기반 비정형 데이터 분석 기법
- 파이썬의 머신러닝 패키지인 싸이킷런 이해 및 설치 
- k-최근접이웃, 나이브베이즈 분류기, 결정트리, 서포트 벡터 머신 등의 머신 러닝 기법
- 차원 축소, 특성 추출, 군집 등의 머신 러닝 기법
- 과적합화, 과소적합화, 예측능력 등의 문제를 검증하기 위한 모델 성능 평가
- 차원 축소, 특성 추출, 군집 등의 머신 러닝 기법
- 인공신경망과 딥러닝을 활용한 머신 러닝 기법
- 데이터 분석 결과에 대한 설득력 있는 스토리텔링 기법
- MatPlotLib 패키지를 사용하는 데이터 시각화 기법

8. 데이터 분석 시스템 구축 프로젝트

- 데이터 분석 시스템 기획
- 요구사항 수집, 문제 범위 결정, 문제 정의 도출
- 데이터 수집 방법 결정, 데이터 수집 시스템 구축
- 데이터 클린징, 데이터 통합, 데이터 변환, 데이터 축소, 비정형 데이터 정형화 등을 통한 데이터 전처리
- 테이블 표시, 시각화 등을 통한 데이터 확인
- 설명 변수 선택, 훈련, 테스트, 검정 데이터 분할, 데이터 샘플링
- 분석 모델 검토 및 설계
- ROC, AUC, BIC, AIC 등을 통해 모델의 정확성 및 견고성 확인
- 모델 코딩 및 시스템에 통합

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