이 과정은 스포츠를 매개체로 삼아 이전에는 측정할 수 없었던 새로운 인사이트와 기술을 통해 데이터와 AI 사용하여 '측정할 수 없는 것을 측정'하는 방법을 배웁니다.
또한 세분화된 데이터를 시각화하는 방법과 스포츠의 다양한 행동을 강조하는 인터랙티브 애니메이션 및 대시보드를 만드는 방법도 배웁니다. AI 및 머신러닝에 대한 사전 지식이 없어도 등록할 수 있습니다.
이 강좌의 강사진은 Stats Perform Stats Perform 수석 과학자 패트릭 루시를 비롯한 다양한 강사진이 농구 및 축구(축구) 데이터 세트의 예시와 작업 코드가 포함된 대화형 튜토리얼을 사용하며, 학생들도 직접 실습해보고 싶다면 이러한 리소스에 액세스하여 도움을 받을 수 있습니다.
이 과정의 목표는 학생들에게 데이터의 가치와 AI 데이터 활용을 극대화하는 방법, 머신러닝(ML), 컴퓨터 vision (CV), 대규모 언어 모델링(LLM)을 활용하여 데이터 에코시스템의 모든 것을 강화하는 방법에 대한 기본적인 이해를 제공하는 것이며, 스포츠를 학습의 도구로 활용합니다.
이 과정을 마치면 학생들은 AI 기본 개념과 AI가 할 수 있는 일과 할 수 없는 일, 즉 "왜"를 이해하게 됩니다. 이 과정의 또 다른 목표는 학생들이 데이터와 AI 모두 이해할 수 있도록 하는 동시에 스프레드시트(Excel)와 Python을 활용하는 기본 기술을 알아야 할 필요성을 강조하는 것입니다.
8월부터 12월 중순까지 진행되는 이 과정은 네 부분으로 나뉘며, 학생들은 숙제와 최종 프로젝트를 제출해야 하며, 이 모든 과제가 최종 코스 성적에 반영됩니다. 또한 학생들은 크리스마스 전에 최종 시험에 응시하며, 이 시험은 최종 성적의 20%를 차지합니다.
