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코스 개요

인공지능(AI) 개요

  • AI란 무엇이며 어디에 사용되고 있는가?
  • AI vs. 머신러닝 vs. 딥러닝
  • 인기 있는 도구 및 플랫폼

AI를 위한 Python

  • Python 기초 복습
  • Jupyter Notebook 활용
  • 라이브러리 설치 및 관리

데이터 작업

  • 데이터 준비 및 클리닝
  • Pandas 및 NumPy 활용
  • Matplotlib 및 Seaborn을 활용한 시각화

머신러닝 기초

  • 지도 학습 vs. 비지도 학습
  • 분류, 회귀, 군집화
  • 모델 훈련, 검증 및 테스트

신경망 및 딥러닝

  • 신경망 아키텍처
  • TensorFlow 또는 PyTorch 활용
  • 모델 구축 및 훈련

자연어 처리 및 컴퓨터 비전

  • 텍스트 분류 및 감성 분석
  • 이미지 인식 기초
  • 사전 학습 모델 및 전이 학습

애플리케이션에 AI 배포

  • 모델 저장 및 로드
  • API 또는 웹 앱에서 AI 모델 활용
  • 테스트 및 유지보수에 관한 모범 사례

요약 및 다음 단계

요건

  • 프로그래밍 로직 및 구조에 대한 이해
  • Python 또는 유사한 고수준 프로그래밍 언어에 대한 경험
  • 알고리즘 및 자료 구조에 대한 기초적 친숙함

대상 학습자

  • IT 시스템 전문가
  • AI 통합을 모색하는 소프트웨어 개발자
  • AI 기반 솔루션을 탐색하는 엔지니어 및 기술 관리자
 40 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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