컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
[HMG DS 프로젝트] 딥러닝 실전 적용: 데이터 전처리 기법
학습목표
인공지능 학습모델 구현을 위해 원시 데이터를 정제, 변환, 라벨링, 비식별화하는 전처리 과정을 이해하고 실제로 적용할 수 있는 능력을 함양한다.
※ 본 과정은 통합 패키지가 아닌 개별 과정입니다.
전체 과정 패키지 수강을 희망하시는 경우 '[HMG DS 프로젝트] 통합 패키지' 과정을 신청하여주시기 바랍니다.
※ 본 과정은 통합 패키지가 아닌 개별 과정입니다.
전체 과정 패키지 수강을 희망하시는 경우 '[HMG DS 프로젝트] 통합 패키지' 과정을 신청하여주시기 바랍니다.
교육대상
자동차 도메인의 데이터로 데이터 전처리 기법을 학습하고 싶으신 분
※ 본 과정 수강을 위해서는 통계 및 데이터 분석에 대한 중급 수준의 사전 지식이 필요합니다.
※ 'HMG Data Analytics 프로젝트' → 'HMG Data Science 프로젝트' 연계 수강을 추천합니다.
※ 본 과정 수강을 위해서는 통계 및 데이터 분석에 대한 중급 수준의 사전 지식이 필요합니다.
※ 'HMG Data Analytics 프로젝트' → 'HMG Data Science 프로젝트' 연계 수강을 추천합니다.
과정소개
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 총점 |
|---|---|---|
| 배점 | 100% | 100점 |
| 수료기준 | 80% | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 실제 데이터 이해 및 실제 문제 정의 |
| 2차시 | 이미지 데이터 분류_데이터 이해 |
| 3차시 | 이미지 데이터 분류_데이터 전처리 |
| 4차시 | 이미지 데이터 분류_모델 학습 및 평가 |
| 5차시 | 이미지 데이터 객체 탐지_모델 설계 학습 및 평가 |
