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[HMG DS 프로젝트] AI 실전 신경망 모델 프로젝트: 차량 가속도 변화 패턴 예측하기
학습목표
시계열 형태의 차량 데이터를 분석하여 적절한 인공지능 모델을 학습시키고, 가속도 변화를 예측하는 예측모델을 개발·적용할 수 있는 능력을 기른다.
※ 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
딥러닝 기술을 기반으로 다양한 데이터 유형에 대한 분석 및 모델링을 통해 문제를 해결하고자 하는 엔지니어
※ 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 | 신경망 기초 |
| 2차시 | DNN과 회귀 |
| 3차시 | RNN과 시계열 예측 |
| 4차시 | CNN과 이미지 분류 |
