AI/SW 교육기관에서 강의를 진행하며 직접 제작하거나 수업에 활용했던 교육자료 중 일부입니다. 총 1,100시간 이상의 비전공자 대상 강의 경험을 바탕으로 Python 기초 프로그래밍부터 데이터분석, 머신러닝/딥러닝, 자연어처리, 업무 자동화 등 다양한 분야의 교육을 진행했습니다. 처음 배우는 분들도 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 그림이나 예제를 활용하고, 이후 직접 코드를 작성해보며 배운 내용을 확인할 수 있도록 수업을 구성했습니다. 수강생의 학습 수준이나 목적에 따라 강의 내용과 실습 난이도를 조정할 수 있으며, Python 입문부터 데이터 분석 및 AI 기초까지 맞춤형 수업이 가능합니다. 첨부된 이미지들은 실제 강의자료 일부로 수업에서 다루는 내용과 교육 방식을 참고하실 수 있도록 정리하였습니다.

프로그래밍 언어의 역할과 Python의 기본 개념을 설명하는 입문 강의자료

숫자, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리 등 Python의 주요 자료형과 특징을 예제를 통해 학습하는 강의자료

Pandas의 불리언 인덱싱과 query 함수를 활용해 조건에 맞는 데이터를 추출하고 분석하는 방법을 다루는 실습

데이터 분석에 필요한 기초 통계 개념 중 분산을 설명하는 자료

웹 크롤링과 데이터 수집을 학습하기 전에 필요한 클라이언트와 서버의 개념, 요청과 응답 구조를 설명하는 기초 강의자료

머신러닝의 대표적인 알고리즘인 의사결정나무의 구조와 Root Node, Internal Node, Leaf Node의 역할을 설명하는 강의자료

노코드 자동화 도구인 n8n의 주요 기능과 워크플로우 구성 방법을 소개하고, AI Agent 및 외부 서비스 연동을 다루는 실습자료

인공신경망의 입력값, 가중치, 활성화 함수의 관계를 살펴보고, 계산 과정을 통해 신경망의 기본 동작 원리를 이해하는 강의자료

텍스트 데이터에서 주요 주제를 추출하는 LDA 토픽 모델링의 분석 절차와 결과 해석 과정을 다루는 교육자료