Artificial Intelligence (AI) for Developers 교육 과정
- 핵심 AI 및 머신러닝 개념을 이해합니다.
- Python과 인기 라이브러리를 사용하여 AI 기능을 개발합니다.
- AI 기술을 실제 소프트웨어 개발 프로젝트에 적용합니다.
- 모델을 평가하고 지능형 서비스를 배포합니다.
강의 형식
- 상호작용 강의 및 토론.
- 많은 연습과 실습.
- 라이브 랩 환경에서 직접 구현.
강의 커스터마이징 옵션
- 이 강의를 위해 커스터마이징된 트레이닝을 요청하려면, 연락 주세요.
Course Outline
인공지능 소개
- AI란 무엇이며 어디에서 사용됩니까?
- AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
- 인기 있는 도구와 플랫폼
Python for AI
- Python 기본 복습
- Jupyter Notebook 사용
- 라이브러리 설치 및 관리
데이터 작업
- 데이터 준비 및 정리
- Pandas 및 NumPy 사용
- Matplotlib와 Seaborn을 이용한 시각화
Machine Learning 기초
- 지도 학습 vs. Unsupervised Learning
- 분류, 회귀 및 군집화
- 모델 학습, 검증 및 테스트
Neural Networks 및 Deep Learning
- 신경망 아키텍처
- TensorFlow 또는 PyTorch 사용
- 모델 구축 및 학습
자연어 및 Computer Vision
- 텍스트 분류 및 감정 분석
- 이미지 인식 기초
- 사전 학습된 모델 및 전이 학습
애플리케이션에 AI 배포
- 모델 저장 및 로드
- API 또는 웹 앱에서 AI 모델 사용
- 테스트 및 유지보수 최선의 방법
요약 및 다음 단계
Requirements
- 프로그래밍 로직 및 구조에 대한 이해
- Python 또는 유사한 고수준 프로그래밍 언어 경험
- 알고리즘 및 데이터 구조에 대한 기본적인 친숙함
대상
- IT 시스템 전문가
- AI를 통합하려는 소프트웨어 개발자
- AI 기반 솔루션을 탐구하는 엔지니어 및 기술 관리자
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이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:
- GitHub Copilot을 사용하여 셸 스크립팅, 구성 및 CI/CD 파이프라인 지원.
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- 대화형 강의 및 토론.
- 다양한 연습 및 실습.
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