트랙명

융합형 트랙

교육일정

9. 15.(화) - 16.(수)

난이도

심화·성과

교육시간

총 16시간

교육방법

강의 실습 프로젝트 활동 토론 기타

평가방법

실기 과제물 필기 발표 기타

4시간

· 병해충 발생 예측 모델의 기본 개념 이해
· 농업 데이터셋(환경·생육·병해충 발생 데이터) 구조 분석
· 데이터 전처리 실습: 결측치 처리, 정규화, 이상치 제거

4시간

· 머신러닝·딥러닝 기반 모델 개발 실습(분류·회귀 모델)
· 기계 학습과 신경망 기초(SVM 실습)
· 모델 결과 분석 및 개선 포인트 도출

4시간

· 머신러닝·딥러닝 기반 모델 학습(Grid Search, Random Search 등)
· 모델 성능 개선 전략(특징 선택, 데이터 증강)
· 개선 결과 비교 및 성능 향상 효과 분석

4시간

· 모델링 프로젝트 수행(병해충 예측, 생육 예측 등)
· API 연동 실습: 센서 데이터 송수신 및 제어기 연결
· 클라우드 기반 데이터 저장·분석 실습(SCLAB 등 활용)
· 전문가 피드백 및 개선 방향 제시