학습목표
- 4차 산업혁명 환경에서 코딩이 가지는 중요성에 대해 알 수 있습니다.
- AI 모델링 과정에 코딩을 활용하여 어떤 장점이 있는지 알 수 있습니다.
- AI 관련 코딩을 도와줄 수 있는 라이브러리에 대해 알 수 있습니다.
목차
1) 4차 산업혁명과 코딩
2) AI 모델링 방법
3) 코딩을 활용한 AI 모델링
4) AI 모델링을 도와주는 라이브러리
1. 4차 산업혁명과 코딩
-
4차 산업혁명 시대의 4C 역량
⊙ 협업능력
⊙ 소통 능력
⊙ 비판적 사고
⊙ 창의력 -
4C 역량을 올려주는 '코딩'
2. AI ahepffld qkdqjq
-
AI 모델을 활용하는 방법
⊙ No-Coding / Coding -
No-Coding으로 AI 모델 활용하기
기본 개발된 코드를 활용하여 모델링을 함.
ex) AIDUez, Azure ML Studio, AotoML -
Coding으로 AI 모델 활용하기
직접 코드를 작성하여 모델링을 진행함.
ex) 프로그래밍 언어
3. 코딩을 활용한 AI 모델링
- Coing과 AI 모델링
⊙ 자유로움 : 다양한 알고리즘을 활용하여 모델링을 활용할 수 있으며 보다 복잡한 문제를 해결할 수 있다.
⊙ 정확도 : 더 많은 제어권을 가짐으로써 모델의 정확도를 높일 수 있다.
⊙ 자동화 : 코딩을 활용하면 모델링 과정을 자동화하여 반복적인 작업을 줄일 수 있다.
4. AI 모델링을 도와주는 라이브러리
- AI 모델링을 위한 필수 라이브러리
⊙ NumPy : 행렬과 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있게 해주는 패키지
⊙ pandas : 데이터를 처리하고 분석하는데 효과적인 패키지
⊙ matplotlib : 데이터를 차트나 플롯(Plot)으로 그려주는 시각화 라이브러리 패키지
⊙ Seaborn : matplotlib를 기반으로 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능을 추가한 시각화 패키지
⊙ scikit-learn : 교육 및 실무를 위한 머신러닝 라이브러리 패키지
⊙ TensorFlow: 구글에서 만든 오픈소스 딥러닝 라이브러리 패키지
KEY POINT
- 코딩의 중요성
⊙ 코딩을 배우는 것은 4차 산업혁명에서 중요한 역할을 하는 기술적 능력을 갖추는 것- AI 모델링에서 코딩의 장점
⊙ 자유롭게 모델링, 정확도 개선, 자동화- AI 모델링을 도와주는 라이브러리
⊙Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Sklearn, Tensorflow
