발표자: Touch Too 작성멤버: Touch Too

교육 계획

날짜, 시간, 장소, 신청방법 그외 준비물

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• 일정: 2019년 8월10(토)/17(토) 11~15시
• 장소: 영등포구 도림동주민센터 배움마당
• 신청방법: 카톡
• 준비물: 개인노트북과 맑은 마음가짐

교육 내용

어떤 것을 발표할 것인지

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사용할 강의자료와 코드 Github

2일간의 머신러닝 커리큘럼

Part 0. 나만의 Python 작업공간 만들기 [Python Editor 정복기]

1. Jupyter notebook

• Jupyter notebook 설치
• Markdown 사용법
• nbextension 사용법
• Jupyter notebook theme 바꾸기

2. Pycharm 정복기

• Pycharm을 사용하는 이유

Part 1. 원하는거 다 가져와보자 [Crawling 1시간에 끝내기]

1. 크롤링의 고작 이것만 알면돼

• html & css 란?
• robots.txt 이란?
• Selenium 이란?
• webdriver를 설치해보자

2. 데이터 긁어긁어

• 데이터 가져오기 어렵지않아

Part 2. 시각화가 그렇게 어려워? 응, 어려워

1. 시각화 이 정도는 지켜주자

• 시각화가 필요한 이유
• 그래프의 기본 예절

2. 이런 그래프도 있었어?

• 그래프 어디까지 있을까?
• Python 유용한 그래프 라이브러리

3. 기본에 충실하자. 기본도 알기 벅차다!

• ‘python’ 하면 matplotlib.pyplot 이지
• seaborn 은 뭘까?

4. 정적인건 지겨워 살아있는걸 원해

• pyecharts 란?

Part 3. 이제 그만 보여주고 이야기를 들려주자

1. 그래프를 통해 썰 좀 풀어보자

• 그래프가 의미하는게 뭘까?
• 나만의 스토리 만들어보기

Part 4. 더 이상 소설은 지겹다. 확인해보자. [컴퓨터야 일하자~]

1. Machine Learning Model들이 누가 있나 볼까

• Linear Regression, Logistic Regression, Lasso Regression, Ridge Regression, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, Xgboost, LightGBM, Neural Network(Fully Connected Layer, Convolution Neural Network, Recurrent Neural Network, Long-Short Term Memory, Gated Recurrent Unit, Generative Adversarial Network, Deep Q-Network) 외 N개 중 2개만 알아보자
• 사람보다 나은게 뭘까? 사람 vs 기계

2. 학습하기 전에 준비가 필요해

• Train, Validation, Test 나눠보자

3. 일은 기계가, 평가는 내가

• 평가를 위한 두 가지 질문.
• 문제가 뭐지?
• 목표가 뭐지?

참고사항

청자는 어떤 것을 준비해야 하는지, 참고 자료로 무엇이 있는지

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추가 자료제공

• 딥러닝 기초 강의 자료

본 과정에 앞서 필요한 부분은 기본적인 실습환경은 파이썬과 쥬피터노트북을 활용할 예정이기 때문에 환경설치를 꼭 해주시길 바랍니다.

본 과정은 파이썬을 통해 수업이 진행이 되므로 기본적인 문법 또는 라이브러리 활용법을 알고계시면 좋습니다. 도움이 되는 링크를 첨부해드리니 사전에 참고하시길 바랍니다.

• 기초 Python 프로그래밍 (서강대학교 SW전담 센터 이지선 교수)

• 머신러닝을 위한 Python 워밍업 (가천대학교 최성철 교수)