[컴퓨터비전ㆍCV] 빅데이터ｘAI 영상 이미지 분석 취업반 대시보드

1. 딥러닝 기초 (뉴럴 네트워크, 퍼셉트론)

2. 컨볼루션 신경망 (CNN) 기초

3. 이미지 전처리 (리사이즈, 정규화)

4. 이미지 분류 및 객체 탐지

5. 전이 학습 (Transfer Learning)

6. 이미지 데이터 증강

7. 영상 데이터 처리 기초 (프레임 추출)

8. 동작 인식 및 추적

9. 3D 컨볼루션 신경망

10. 실시간 영상 분석

1. 선형 회귀 및 로지스틱 회귀

2. 최근접 이웃 및 나이브 베이즈

3. 서포트 벡터 머신 및 결정 트리

4. 교차 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝

5. 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트

1. 중심 경향성 (Mean, Median, Mode)

2. 분산 및 표준 편차

3. 확률 분포 (정규분포, 이항분포)

4. 가설 검정 (t-검정, 카이제곱 검정)

5. 상관 분석 및 회귀 분석 기초

참여기업 선정 기업연계 프로젝트 진행

- 1주 2시간 (총 8회) 참여기업 방문을 통한 프로젝트 진행사항 점검

1. 데이터 수집 방법 (웹 스크래핑, API 활용)

2. 데이터 정제 및 결측치 처리

3. 데이터 변환 (스케일링, 인코딩)

4. 데이터 프레임 조작 (Pandas)

5. 데이터 시각화 기초 (Matplotlib, Seaborn)

1. 텍스트 전처리 (토큰화, 정규화) 

2. Bag-of-Words 및 TF-IDF 

3. 감정 분석 및 주제 모델링 

4. 워드 임베딩 (Word2Vec, GloVe) 

5. 순환 신경망 (RNN, LSTM) 기초

1. 파이썬 기본 문법과 데이터 구조 

2. 조건문과 반복문 

3. 함수와 모듈 

4. 파일 입출력

5. 예외 처리

1. 현업전문가 특강 - 데이터 관련 직무에 대한 이해 - 직무별 필요 역량 및 채용 트렌드 분석 

2. 실무 프로젝트 사례 특강 - 현업에서 실제 수행된 프로젝트를 통해 업무 흐름에 대한 이해 - 프로젝트의 흐름을 통해 과정 학습에 동기 부여 

3. 취업특강 - 포트폴리오 정리 및 자소서 특강 - 포트폴리오 정리 툴 학습(노션) 

4. 최종발표회 - 최종프로젝트 발표 및 평가 피드백