LG에서 데이터 과학에 대한 교육 및 프로젝트를 제공하여 지원하였습니다.
7/1~9/1까지 2달간 진행되며 3단계 7월(ai 교육), 8월(해커톤 프로젝트), 2일(오프라인 해커톤)으로 구성되어 있습니다.
교육은 온라인 영상 코스로 해커톤 문제를 풀기 위한 기본 지식이 파트 별로 구성되어 있습니다.
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Ai 윤리
1.1 데이터 분석과 AI학습에서 유의할 점
1.2 AI Ethics - 인공지능
1.3 세계적인 데이터 과학자가 되는 방법 -
Mathmetics for ML
2.1 Matrix Decomposition
2.2 Convex Optimization
2.3 PCA -
지도학습
3.1 Intduction to Macine Learning
3.2 Bias and Variance
3.3 Recent Progress of Large Language Models -
딥러닝
4.1 Supervised Learning Overview
4.2 Linear Regression
4.3 Gradient Descent
4.4 Classification
4.5 Logistic Regression
4.6 More on Supervised Learning beyond -
품질경영
5.1 품질 경영 개론
5.2 식스시그마 품질관리
5.3 통계적 품질관리 -
제조 데이터 분석 및 AI 적용
6.1 제조 데이터 애널리틱스
6.2 제조 데이터를 위한 기계학습
6.3 시계열 모형
7월 한 달간 위 교육을 들으며 학습한 내용을 정리하는 시간을 가지려 합니다.
데이터를 해석하기 위한 방법을 고민하는 분석 블로그입니다.