데이터 분석과 인공지능 활용 : 사회

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 01 인공지능
• 01 인공지능(AI) 시대에 요구되는 AI 리터러시 능력 = 12
• 02 인공지능 개념 = 13
• 03 인공지능 발전 과정 = 14
• 04 우리 일상에서의 인공지능 활용 = 19
• 05 학습 준비 = 21
• 02 머신러닝 활용
• 01 인공지능ㆍ머신러닝ㆍ딥러닝 = 28
• 02 머신러닝 개요 = 30
• 03 머신러닝과 딥러닝의 차이 = 42
• 04 딥러닝 활용 사례 = 43
• 05 산업별 머신러닝 활용 사례 = 47
• 03 문제 해결을 위한 인공지능 활용 1 도입 및 전개
• 01 프로젝트 기반 학습(PBL) = 56
• 02 프로젝트 기반 학습(PBL) 단계 = 57
• 04 파이썬 기본
• 01 파이썬 설치 = 72
• 02 기본 문법 = 95
• 03 함수ㆍ메서드ㆍ내장함수 = 100
• 04 자료형 = 105
• 05 Pandas
• 01 Pandas 개요 = 124
• 02 데이터 타입 = 126
• 03 데이터 생성 = 126
• 04 데이터 선택 = 139
• 05 데이터 가공 = 152
• 06 데이터 분석 = 168
• 06 데이터 시각화
• 01 데이터 시각화 개요 = 184
• 02 Matplotlib = 184
• 03 데이터 시각화 정리 = 206
• 07 데이터 활용
• 01 공공 데이터를 활용한 데이터 분석 = 212
• 08 웹 크롤링
• 01 웹 스크래핑과 웹 크롤링 = 242
• 02 웹 크롤링 시작하기 = 243
• 03 beautifulsoup4를 이용한 HTML 정보 추출 = 258
• 04 멜론 차트 크롤링 프로젝트 = 264
• 05 네이버 뉴스 헤드라인 크롤링 프로젝트 = 270
• 09 머신러닝 활용 사례
• 01 공유 자전거 수요 예측 = 283
• 02 시계열 데이터를 이용한 KOSPI 지수 예측 = 312
• 03 YouTube Like 예측 모델 개발 = 329
• 10 문제 해결을 위한 인공지능 활용 2 전개 및 마무리
• 01 프로젝트 기반 학습(PBL) 전개 = 352
• 02 프로젝트 기반 학습(PBL) 마무리 = 353