part 1 인공지능 개발방법론ch 1 인공지능 개발 방법1 인공지능 개발 필요성 2 인공지능 개발 절차 3 인공지능 개발을 위한 데이터 수집 및 분류 3-1 데이터 수집 3-2 데이터 분류 3-3 연구윤리 4 인공지능 학습데이터 생성 5 미래신호 탐색 5-1 미래신호 탐색 방법 5-2 코로나19 주요 요인의 단어빈도와 문서빈도 분석 5-3 코로나19 주요 요인의 미래신호 탐색 5-4 결론 및 고찰 ch 2 R의 설치와 활용1 R의 설치와 활용 1-1 R 설치 1-2 R 활용ch 3 인공지능 개념과 학습방법1 인공지능 개념 2 인공지능 학습방법 3 인공지능 개발 시 고려사항 4 인공지능 학습데이터ch 4 인공지능 모델링1 나이브 베이즈 분류모형 2 로지스틱 회귀모형 3 랜덤포레스트 모형 4 의사결정나무 모형5 신경망 모형 5-1 ‘nnet’ 패키지 사용 5-2 ‘neuralnet’ 패키지 사용 6 서포트벡터머신 모형 7 연관분석 7-1 입력변수 간 연관분석 7-2 입력변수와 출력변수 간 연관분석ch 5 인공지능 모형 평가1 오분류표를 활용한 모형 평가 1-1 오분류표 평가 시 고려사항 1-2 오분류표를 활용한 양질의 학습데이터 생성2 ROC 곡선을 활용한 모형 평가3 오분류표를 활용한 코로나19 정보확산 위험예측 인공지능 모형 평가 3-1 나이브 베이즈 분류모형 평가 3-2 신경망 모형 평가 3-3 로지스틱 회귀모형 평가 3-4 서포트벡터머신 모형 평가 3-5 랜덤포레스트 모형 평가 3-6 의사결정나무 모형 평가 4 ROC 곡선을 활용한 코로나19 정보확산 위험예측 인공지능 모형 평가 4-1 나이브 베이즈 분류모형 ROC 4-2 신경망 모형 ROC 4-3 로지스틱 회귀모형 ROC 4-4 서포트벡터머신 모형 ROC 4-5 랜덤포레스트 모형 ROC 4-6 의사결정나무 모형 ROCch 6 코로나19 정보확산 위험예측 인공지능 개발1 인공지능 모형 평가 2 최적 모형을 이용한 출력변수 예측 2-1 신경망 모형을 활용한 출력변수 예측 2-2 랜덤포레스트 모형을 활용한 출력변수 예측 3 원데이터와 예측데이터의 출력변수를 활용한 양질의 학습데이터 생성 3-1 신경망 모형을 활용한 양질의 학습데이터 생성 3-2 랜덤포레스트 모형을 활용한 양질의 학습데이터 생성4 머신러닝을 활용한 코로나19 정보확산 위험예측 인공지능 개발 4-1 신경망 모형을 적용한 코로나19 정보확산 위험예측 인공지능 개발 4-2 랜덤포레스트 모형을 적용한 코로나19 정보확산 위험예측 인공지능 개발 5 입력변수가 출력변수에 미치는 영향력 산출part 2 인공지능 개발 실전ch 7 정형 데이터를 활용한 인공지능 개발: 청소년 범죄지속 위험예측 인공지능 개발1 청소년 범죄지속 위험예측 인공지능 개발의 필요성 2 청소년 범죄지속 위험예측 인공지능 학습데이터 생성 3 청소년 범죄지속 위험예측 인공지능 개발 3-1 인공지능 모형 평가 3-2 최적 모형을 이용한 출력변수 예측 3-3 원데이터와 예측데이터의 출력변수를 활용한 양질의 학습데이터 생성 3-4 머신러닝을 활용한 청소년 범죄지속 위험예측 인공지능 개발 3-5 입력변수가 출력변수에 미치는 영향력 산출ch 8 비정형 데이터를 활용한 인공지능 개발: 마약 위험예측 인공지능 개발1 마약 위험예측 인공지능 개발의 필요성 2 마약 소셜 빅데이터 분석 방법 2-1 마약 소셜 빅데이터 분석 절차 2-2 마약 소셜 빅데이터 수집 및 분류 3 마약 미래신호 탐색 4 마약 위험예측 인공지능 개발 4-1 인공지능 모형 평가 4-2 최적 모형을 이용한 출력변수 예측 4-3 원데이터와 예측데이터의 출력변수를 활용한 양질의 학습데이터 생성 4-4 머신러닝을 활용한 마약 위험예측 인공지능 개발 4-5 입력변수가 출력변수에 미치는 영향력 산출