교육구분

과정명

주요내용

기본과정

(160H)

데이터 분석

- 해상 및 항만 물류 자료의 종류 소개

- 자료분석을 위한 통계학의 필요성

- R 사용법

- 이산형 변수/연속형 변수

- 시간대별 컨테이너 사고건수에 대한 예측

- 정규 분포/T 분포 - 이차원(이산형) 및 연속형(상관분석)자료

컨테이너 스크래치 추출을 위한

퍼지 기반 전처리 기법

- 퍼지 기반 영상 처리 기초

- 삼각형/사다리꼴 타입의 소속 함수기반 퍼지 이진화 기법

- 퍼지 이진화 알고리즘

- 소스 설명 및 실습

- 퍼지 스트레칭 기법의 알고리즘 및 소스 설명(실습)

- 개선된 퍼지 이진화 알고리즘 및 퍼지 스트레칭 기법

인공지능-머신러닝

- 인공지능의 역사

- 교사 학습과 비교사 학습

- 차원 축소 및 베이즈 정리

- 인공지능의 제 분야와 접근 방법

- Path Planning 및 신경망 감독학습

- 결정트리와 다양한 비감독학습법

- 강화학습과 최적화문제

빅데이터 분석 개요 및 데이터 수집

- 빅데이터 분석 개요

- 빅데이터 분석을 위한 데이터 수집 및 전처리기법

- 웹 스크래핑을 활용한 웹 뉴스 기사 수집 기법

- 파이썬을 이용한 기사 수집 프로그램 구현 및 실습

컨테이너 기호 인식을 위한 처리기법

- 컨테이너 기호 인식을 위한 전처리 기법

- 컨테이너 기호 인식을 위한 특징 추출 기법