강의내용
| 주차 | 주제 | 세부내용 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 1 | 과정 소개 / AICE Basic 출제 영역 분석 / AI와 빅데이터 기본 개념 / 실습: 환경 소개(AIDU 등) | 이론+실습 | |
| 2 | 데이터의 특성과 종류 / 정보 처리 과정 / 실습: 데이터 탐색(샘플 데이터 활용) | 이론+실습 | |
| 3 | AI 문제 해결 절차 지도/비지도/강화학습 개념 / 실습: 간단한 분류 모델 만들기(No-Code Tool) | 이론+실습 | |
| 4 | 분류·회귀 기본 원리 / 성능평가 지표(정확도·정밀도·재현율·F1) / 실습: 모델 성능 비교 실험 | 이론+실습 | |
| 5 | 데이터 분석 기본 개념 / 데이터 시각화 이해 / AI를 활용한 데이터 분석 / 시험 유형 실습 | 이론+실습 | |
| 6 | 핵심 개념 총정리 / 출제 유형 분석 / 기출문제 풀이 전략 / 오답 분석 | 이론+실습 | |
| 7 | 실전 예상문제 풀이 / 계산 문제 연습 / 생성형 AI 활용 문제 해결 / 취약 영역 보완 | 이론+실습 | |
| 8 | 실전 예상문제 풀이 / 계산 문제 연습 / 생성형 AI 활용 문제 해결 / 취약 영역 보완 | 이론+실습 |
수료 후 비전
| 수료 후 | AICE Basic 자격 취득을 시작으로 AI를 이해하고 활용하는 디지털 인재로 성장하여, 취업 경쟁력과 실무 역량을 동시에 갖출 수 있습니다. AICE Basic 취득
- 생성형 AI 활용 능력 확보 - 실무 생산성 향상 - 취업 경쟁력 강화 - AI 실무 전문가로 성장 - AICE 상위 자격 및 AI 전문 분야로 확장 |
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