[AutoML] AutoML 커리큘럼

AutoML 기초 강의 계획안

강의 목표

• AutoML의 기본 개념과 원리 이해
• 주요 AutoML 도구와 프레임워크 학습
• Python과 주요 AutoML 라이브러리를 활용한 실습

 

강의 기간: 12주 (주 1회, 회당 2시간)

 

강의 일정 및 내용

주차주제내용실습/과제

1주차	AutoML 개요	AutoML의 개념과 역사, 주요 원리	AutoML 개념 요약
2주차	데이터 준비	데이터 전처리, 특징 추출, 데이터 분할	데이터 전처리 실습
3주차	AutoML 도구 소개	주요 AutoML 도구 및 프레임워크 소개	도구 설치 및 기본 사용법 실습
4주차	AutoML 파이프라인	파이프라인 개념, 구성 요소	AutoML 파이프라인 실습
5주차	하이퍼파라미터 튜닝	하이퍼파라미터 튜닝의 중요성, 방법론	하이퍼파라미터 튜닝 실습
6주차	모델 선택	모델 선택의 개념과 전략	다양한 모델 적용 및 비교 실습
7주차	AutoML 적용 사례	다양한 AutoML 적용 사례 소개	사례 분석 및 토론
8주차	AutoML 실습 1	실습 프로젝트 소개 및 데이터 준비	프로젝트 데이터 전처리
9주차	AutoML 실습 2	모델 학습 및 튜닝	모델 학습 및 튜닝 실습
10주차	AutoML 실습 3	모델 평가 및 최종 모델 선택	모델 평가 실습
11주차	AutoML 실습 4	프로젝트 발표 준비	프로젝트 발표 준비
12주차	프로젝트 발표	프로젝트 결과 발표 및 피드백	프로젝트 보고서 제출