1일차
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공정 설비 이상 발생에 대한 이해 및 센서 데이터의 특성 이해
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모터와 센서 데이터셋 특성 이해
2일차
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모터 센서 데이터 변환, 전처리 방법 및 목적 이해
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분류 모델 적용을 위한 모터 센서 시계열 데이터셋 변환
3일차
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모터 이상 발생 예측을 위한 머신러닝 지도학습 모델과 평가지표 이해하기
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모터 작동 데이터에 머신러닝 AI 적용하기
4일차
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모터 이상 발생 예측을 위한 RNN 모델 이해하기
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모터 작동 데이터에 RNN 모델 적용하기
5일차
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설명 가능한 AI가 가지는 강점과, 데이터 불균형 문제해결을 통한 AI 모델 성능 향상에 대한 이해
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하이퍼파라미터 최적화에 대한 이해
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설명 가능한 AI 및 불균형 데이터 문제 해결 방법론 적용
6일차
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딥러닝 모델의 성능 향상을 위한 방법론
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딥러닝 모델의 성능 향상을 위한 방법론 적용