Python-based AI projects
Python AI 프로젝트
Python AI 프로젝트
머신러닝·딥러닝 실무 구현과 포트폴리오 완성
본 과정은 파이썬(Python)을 기반으로 한 AI 기술 구현과 프로젝트 수행 능력을 동시에 향상시키는 실습 중심의 커리큘럼입니다.
Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch 등 대표적인 AI 프레임워크를 활용하여 머신러닝, 딥러닝 모델 구축 → 실제 데이터 분석 → 모델 배포 및 포트폴리오 구성까지 진행합니다.
입문자도 따라올 수 있는 단계별 설계로, 취업/이직에 필요한 AI 프로젝트 경험과 결과물 확보가 가능합니다.
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- 교육기간
- 6개월
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- 강의시간(지점별 상이)
- 3시간
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- 난이도
- 입문~고급
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- 인원
- 20내외
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- 전화상담(주말 · 공휴일 상담 및 접수가능)
- 02-313-2182
이런 분들께 추천해요!
Python을 기반으로 AI 개발을 실무에 적용하고자 하는 입문자 또는 전공자
머신러닝·딥러닝 실습 프로젝트를 경험하고 싶은 취업 준비생
포트폴리오용 AI 프로젝트를 진행하고 싶은 개발자
기업/기관에서 AI 기술 도입 및 데이터 기반 문제 해결을 모색 중인 실무자
파이썬 기반 AI 프로젝트과정의 핵심 포인트
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POINT.01
데이터 전처리부터 모델 배포까지 전 단계 실습
Numpy, Pandas, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, Keras 실습 -
POINT.02
머신러닝 모델 실습: 의사결정트리, KNN, SVM, XGBoost 등
성능 평가 (Accuracy, F1-score, Confusion Matrix 등) 병행 -
POINT.03
딥러닝 실습: CNN, RNN, 이미지/자연어 기반 프로젝트 구현
이미지 분류기, 감성 분석기 등 실전 문제 기반 -
POINT.04
Streamlit, Flask, Gradio를 활용한 웹 기반 모델 배포
포트폴리오용 프로젝트 결과 시각화 및 공유 기능 포함
파이썬 기반 AI 프로젝트 커리큘럼 안내
Python 언어를 활용하여 머신러닝·딥러닝 알고리즘을 실무 프로젝트로 구현하고, 포트폴리오로 완성하는 실전형 AI 개발자 과정입니다.
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Chapter.01
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파이썬 기초
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- 파이썬 기초 - 설치
- 입출력 / 문자열처리
- 자료형, 제어문
- 함수와 모듈
- 파일 에러처리
- 클래스
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Chapter.02
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파이썬 알고리즘
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- 기본 알고리즘을 통한 예제 풀이
- 정렬 및 검색
- 스택, 큐, 리스트
- 트리, 크롤링1
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Chapter.03
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데이터분석 및 시각화
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- 크롤링2 - 예제 풀이
- 넘파이 - Axis, 데이터 타입, 배열, 인덱싱, 슬라이싱, 배열변환, 배열 변환
- 판다스 - 데이터 프레임, 누락값처리, 그래프, 데이터 연결
- 시각화 - Matplotlib
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Chapter.04
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데이터분석 예제
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- 데이터 분석 예제 실습1 성적 데이터 분석 아파트 분양 가격 동향 분석
- 데이터 분석 예제 실습2 상권 정보 분석 공원 분포 분석
- 데이터 분석 예제 실습3 따릉이 자전거 대여소 분석
- 데이터 분석 예제 실습4 뚜레쥬르 파이바게뜨 매장 분석, 스타벅스 상권분석
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Chapter.05
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머신러닝 예제
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- 최소 제곱법 알고리즘, 평균 제곱근 오차 알고리즘
- 경사 하강법 알고리즘
- 머신러닝 예제1 kNN SVM Clustering
- 머신러닝 예제2 Naive Bayes Decision Tree Ensenble
- 머신러닝 예제3 Linear Regression Logistic Regression
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Chapter.06
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딥러닝 공통프로젝트
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- 딥러닝 예제1 주성분 분석 퍼셉트론 손글씨 분류
- 딥러닝 예제2 CNN_MNIST 손글씨 예측
- 딥러닝 예제3 RNN 단어품사 구분하기 LSTM 지문읽고 주제 분류하기
- 공통프로젝트 - 다변 선형회귀 공통 프로젝트 제작
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취업의 핵심
실무 기반 프로젝트로 완성하는 포트폴리오
실제 수료생들의 프로젝트 결과물을 보고, 기업이 원하는 포트폴리오 기준을 확인해 보세요
