- 왕초보를 위한 머신러닝 과정으로 코딩과 수학을 몰라도 누구나 배울 수 있습니다.
- 고려대 현직 교수님과 코딩엑스AI의 연구진들이 누구나 쉽게 배울 수 있도록 준비했습니다.

- 인공지능/데이터 사이언스를 처음 시작하는 학습자들을 위한 모든 것
- 인공지능 개요
- 파이썬 기초
- 데이터 분석 기초와 활용
- 머신러닝 알고리즘
     ・ K-NN(최근접 이웃법)
     ・ 의사결정 나무
     ・ 앙상블과 랜덤포레스트
     ・ K-means 군집분석
     ・ 연관규칙분석
     ・ 신경망
- 머신러닝을 활용한 데이터 분석 프로세스와 모델 성능 평가
- 내손으로 체화하는 실전 프로젝트
     ・ S&P 주가 예측 프로젝트
     ・ 미국 대학 군집 분석 프로젝트
     ・ 통신사 가입자 이탈 분석 프로젝트

- 새로운 기술, 머신러닝을 배워 경쟁력을 키우고 싶은 학습자
- 코딩을 배우고 싶지만 무엇부터 시작할지 모르는 학습자
- 머신러닝 기술을 활용하여 데이터에서 가치를 찾고 싶은 모든 분들
- IT 인재를 꿈꾸는 학습자 & 커리어 전환을 꿈꾸는 비전공자

01.  The! 인공지능 인공지능_알아보기
02.  The! 인공지능 인공지능_학습 시작하기
03.  인공지능을 위한 파이썬_파이썬의 시작
04.  인공지능을 위한 파이썬_파이썬 실습환경
05.  인공지능을 위한 파이썬_파이썬의 기초
06.  인공지능을 위한 파이썬_수학? 파이썬!
07.  인공지능을 위한 파이썬_변수와 데이터
08.  인공지능을 위한 파이썬_문자열 포매팅
09.  인공지능을 위한 파이썬_컬렉션 데이터
10.  인공지능을 위한 파이썬_조건과 반복
11.  인공지능을 위한 파이썬_함수에 대해
12.  데이터 분석 입문_데이터를 활용하는 방법
13.  데이터 분석 입문_데이터 구조 이해하기
14.  데이터 분석 입문_데이터를 다루는 도구
15.  데이터 분석 입문_Pandas에 대해 알아보자
16.  데이터 분석 입문_이상한 데이터?
17.  데이터 분석 입문_데이터 살펴보기
18.  데이터 분석 입문_상관관계 파악하기
19.  데이터 분석 입문_그룹별 연산
20.  데이터 분석 활용_편리한 작업 환경
21.  데이터 분석 활용_탐색적 데이터 분석
22.  데이터 분석 활용_탐색적 데이터 분석2
23.  데이터 분석 활용_그룹별 연산 적용
24.  데이터 분석 활용_데이터 변환
25.  데이터 분석 활용_데이터 시각화1
26.  데이터 분석 활용_데이터 시각화2
27.  데이터 분석 활용_분석 과정 리뷰
28.  머신러닝 알고리즘_머신러닝 개요
29.  머신러닝 알고리즘_K-NN(최근접 이웃법)
30.  머신러닝 알고리즘_의사결정 나무
31.  머신러닝 알고리즘_앙상블과 랜덤포레스트
32.  머신러닝 알고리즘_K-means 군집분석
33.  머신러닝 알고리즘_연관규칙분석
34.  머신러닝 알고리즘_신경망
35.  머신러닝의 흐름_데이터 준비와 분석 목표
36.  머신러닝의 흐름_데이터 나누기
37.  머신러닝의 흐름_데이터 스케일링
38.  머신러닝의 흐름_클래스 불균형
39.  머신러닝의 흐름_하이퍼파라미터 탐색
40.  머신러닝의 흐름_모델 성능 평가
41.  프로젝트 1차
42.  프로젝트 1차
43.  프로젝트 2차
44.  프로젝트 2차
45.  프로젝트 3차
46.  프로젝트 3차

항목	진도율	진행단계평가	최종평가	과제	총점
평가비율	100%	0%	0%	0%	100점
수료기준	80% 이상	0점 이상	0점 이상	0점 이상	80점 이상

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