Python 기반 AI 관련 오픈소스 라이브러리 활용

1. AI를 위한 Python 핵심 리뷰

1) 개발환경 구축

2) 파이썬 리뷰 I

• 기본 자료형과 연산자, 자료형 변환, 리스트, 조건문과 반복문, 함수, 문자열 처리

3) 파이썬 리뷰 II

• Stack, Queue, Tuple, Set, Dictionary, collections

2. 데이터 사용의 기초 Numpy

1) Scipy/Numpy 소개

• Numpy 기본 구문 I

2) ndarray, slicing & indexing, reshape

3) Numpy 기본 구문 II

• vector & matrix 연산, 차원 확장과 병합, random 기능 이용, broadcast 연산

4) Numpy AI 활용

• matplotlib 활용, ML/DL 활용, 공공데이터 활용

3. Pandas를 이용한 데이터 핸들링

1) Pandas 개요와 Pandas 자료구조

2) Pandas 기본 구문

• Series, DataFrame, Indexing, Boolean Indexing, Data Handling

3) Pandas 데이터 분석용 함수들

4) Pandas Aggregation 함수 활용 EDA

• groupby, sum. mean, max, min, agg, pivot, crosstab

4. AI를 위한 다양한 EDA 도구 활용

1) Matplotlib와 Seaborn을 이용한 데이터 시각화

2) EDA 실습 - 공공 데이터 분석

3) Follium을 이용한 위치기반 데이터 처리

4) EDA 실습 - 서울시 범죄 현황 분석

5. AI 프로젝트를 위한 git 활용

1) Git 개요 및 설치

2) Git 사용 기초

3) Git의 원리

4) Git의 혁신 – branch

5) 원격 저장소 Github