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
 40 Hours

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Price per participant

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