AICE Associate

AICE Associate의 이해와 학습 로드맵
자격시험 안내

I 이론편
AICE 시험 이론 분석
PART 01. 인공지능 및 데이터 과학 기초 다지기
PART 02. 데이터 탐색 및 전처리
PART 03. 머신러닝 모델_지도학습
PART 04. 비지도 학습: 패턴 및 구조 분석
PART 05. 딥러닝의 기초와 활용
PART 06. 모델 성능 최적화

II 유형편
AICE 시험 유형 분석
01. 필수 라이브러리 모듈 준비
02. 데이터 불러오기 및 저장하기
03. 데이터 통합하기 및 연결하기
04. 데이터 분포 시각화하기
05. 변수 간 관계 파악하기
06. 데이터 이상치 처리하기
07. 데이터 결측치 처리하기
08. 불필요한 컬럼 정리하기
09. 범주형 변수 인코딩하기
10. 데이터셋 분리 및 스케일링하기
11. 머신러닝 모델 학습시키기
12. 머신러닝 모델 성능 평가하기
13. 딥러닝 모델 설계 및 학습시키기
14. 딥러닝 모델 평가 및 관리하기

III 모의고사편
모의고사
01회 학생 성적 예측
02회 온라인 쇼핑 판매량 예측
03회 대출 상환 예측
04회 기후 변화 예측
05회 교통량 예측
06회 의료비 예측
07회 고객 이탈 예측
08회 영화 흥행 수익 예측
09회 광고 클릭률 예측
10회 택배 배송 시간 예측
11회 중고차 가격 예측
12회 작물 수확량 예측
13회 아파트 임대료 예측
14회 질병 위험 점수 예측
15회 콜센터 대기 시간 예측
16회 주식 시장 변동성 예측
17회 제품 불량률 예측
18회 화학 공정 효율 예측
19회 금융 고객 세분화 및 이탈 위험 예측
20회 온라인 교육 플랫폼 강의 만족도 분류