2021 AI 온라인 실무 기본/응용 교육과정
오늘이 드디어 과정 끝나는 날 ㅠㅠ
안뇽안뇽 안녕하세요!!! 앨린이 입니당!
그동안 참여한 "믿. 보. 엘" (믿고보는 엘리스코딩) 강의가 끝났어요!!
아쉬움에 그 따끈따끈한 수강후기를 써보려고 합니다!!!
저는 수강신청을 쪼~~금 늦게 신청했어요.
막바지 11월달에 신청해서 한달동안 초!초!초! 초스피드로
기본과정이랑 응용과정 모두를 열심히 듣고
오늘! 드디어 성취도평가랑 설문작성까지 100% 이수했답니다.
두둥~ 자랑스런 뱃지 아홉 개!!!
(설문작성도 모두했는데 아쉽게도 뱃지는 못받았네요..ㅜㅜ)
처음에는 변수, for문, if문, 함수 등등등...
기본 개념부터 계산기까지 만들었어요!
파이썬에 대해서는 잘 몰랐는데, 기본과정에서 기초부터 개념까지 차근히 알려주셔서 좋았어요!
이렇게 비어있는 곳도 요렇게 코드 완성!
import cal
var1 = cal.modelName
var2 = cal.plus(3,4)
var3 = cal.minus(7,2)
#변수의 값을 확인하는 출력문
print(var1, var2, var3)
하나하나 영상보고 따라서 None 부분의 코드를 쓰고
실행버튼을 눌러서 제출까지 완료하면.....
바로 요렇게 귀여운 앨리스 토끼를 만날 수 있었어요!
기본과정 데이터분석 수업에서는
pandas, numpy를 사용해보기도 하고
그래프로 시각화를 직접해보기도 했답니다!
정말 코.알.못도 쉽게 따라해서 산점도 그림까지 그릴 수 있었어요. (뿌듯ㅎㅎㅎ)
12월부터는 응용과정을 수강했어요~
머신러닝이랑 딥러닝은 명령어들이 조금 어렵긴했지만
설명해주시는 거 듣고 따라하고 해보니깐 또 괜찮았어요!
역시 무사히 수강완료!
12월 10일~13일 동안 진행되었던
4차 마지막 시험일에 응시해서
인공지능 전문가 자격증까지 성공적으로 취득했답니다~!!!
퍼셉트론, 텐서플로우, CNN(합성곱신경망), RNN(순환신경망) ...
다양한 신경망 모델들까지
마지막엔 XGB랑 의사결정나무 모델까지 다뤄보았어요.
학습용과 평가용 데이터,
코드를 넣고 실행하면
매 epoch마다 출력되는 loss와 accracy....
Train on 5000 samples
Epoch 1/10
5000/5000 - 2s - loss: 7.0627 - accuracy: 0.4618
Epoch 2/10
5000/5000 - 2s - loss: 5.1598 - accuracy: 0.6436
Epoch 3/10
5000/5000 - 2s - loss: 5.0952 - accuracy: 0.6506
Epoch 4/10
5000/5000 - 2s - loss: 3.4510 - accuracy: 0.7048
Epoch 5/10
5000/5000 - 2s - loss: 0.3488 - accuracy: 0.8970
Epoch 6/10
5000/5000 - 2s - loss: 0.1482 - accuracy: 0.9552
Epoch 7/10
5000/5000 - 2s - loss: 0.0963 - accuracy: 0.9704
Epoch 8/10
5000/5000 - 2s - loss: 0.0609 - accuracy: 0.9840
Epoch 9/10
5000/5000 - 2s - loss: 0.0369 - accuracy: 0.9914
Epoch 10/10
5000/5000 - 2s - loss: 0.0250 - accuracy: 0.9948
1에 가깝게 되기까지 기다리는 중!!
저는 개인적으로 이번 기본/응용과정에서 실무에 응용할 수 있는
여러가지 프로젝트를 직접 해본게 좋았어요.
그동안 제가 배운 프로젝트들이랍니다~
[기본과정]
01 국내 코로나 환자 데이터를 활용한 데이터 분석
서울시 코로나19 확진자 현황 데이터를 분석하여 유의미한 정보를 도출
02 지하철 승하차 인원 정보를 활용한 역별 혼잡도 분석
지하철 승하차 인원 정보 데이터를 활용하여 역별 혼잡도를 분석
03 자동차 리콜 현황 데이터를 활용한 데이터 분석
자동차 리콜 현황 데이터를 통해 리콜 차량의 특징에 대해 학습
04 유가 데이터를 활용한 주유소 시장 분석
정유업체 전략기획을 위해 유가 데이터를 활용하여 주유소 시장을 분석
[응용과정]
01 의류 판매 상품 리뷰 분석을 통한 상품 추천 여부 예측
자연어 처리를 활용하여 의류 판매 상품 리뷰 데이터를 분석하고 상품 추천 여부에 대해서 머신러닝을 사용하여 예측
02 교통 표지판 이미지 분류
이미지 처리를 활용하여 교통 표지판 데이터를 살펴보고 CNN 기반 모델을 활용하여 표지판 분류하고 예측
03 반도체 공정 데이터를 활용한 공정 이상 예측
반도체 공정 데이터를 살펴보고 불균형 클래스 형태인 공정 이상 현상을 머신러닝을 활용하여 예측
04 금융 거래 고객 신용 위험도 예측
고객의 금융 거래 데이터를 바탕으로 신용 위험도가 있는 고객을 예측하는 모델을 머신러닝을 활용하여 구현
앞으로 공부할 것도 많고
아직 코린이 앨린이지만~
앨리스에서 그동안 한 것들을 복습하면서
코딩실력 업그레이드!!를 해보려고 해요!!!
내년에도 으쌰으쌰!!!
여러분 이제 올해가 얼마 안남았지만
...
끝으로 모두모두 메리 크리스마스
메리메리 해피뉴이어에요~~
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홈페이지는 요기!!!
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앨리스만의 혜택!!
“수강생 교육비 전액 지원"
"정보통신산업진흥원 이수증 발급"
"인공지능 자격증 취득 지원”
그럼 2022년에도 앨리스~!!
다같이 우리 인공지능 코딩코딩 배워보자구요~!!ㅎㅎㅎ
안녕하세요 지금 현재 엘리스 코딩 수강하고 있는 학생입니다 응용과정 관련하여 질문드릴께있어 댓글 남깁니다