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Course Outline
인공지능(AI) 공학 소개
- AI 공학이 무엇인가?
- AI의 진화와 공학에 미치는 영향
- AI의 주요 개념과 용어
핵심 AI 기술
- 머신러닝 이해
- 딥러닝과 신경망
- 자연어 처리(NLP)
AI 문제 해결
- AI 솔루션에 적합한 문제 식별
- 데이터 수집 및 전처리
- 모델 선택 및 학습
소프트웨어 개발에서의 AI
- 개발자를 위한 AI 도구
- 기존 시스템에 AI 통합
- 버전 관리 및 모델 관리
AI와 데이터 공학
- 빅데이터 기술과 AI에서의 역할
- 데이터 파이프라인 및 ETL 프로세스
- AI를 위한 데이터 저장 및 관리
윤리적 AI
- AI 시스템의 편향과 공정성 이해
- AI 공학에서의 개인정보 보호와 보안
- 윤리적 고려 사항과 모범 사례
AI 프로젝트 관리
- AI 프로젝트를 위한 애자일 방법론
- 팀 역할 및 책임
- 문서화 및 보고
실습 AI 공학
- AI 개발 환경 설정
- 간단한 AI 모델 구축 및 평가
- 협업 AI 공학 프로젝트
AI 공학의 미래
- AI의 새로운 동향
- 지속적인 학습과 기술 개발
- AI 공학에서의 경력 기회
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 프로그래밍 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 기초 통계 및 선형대수에 대한 친숙함
대상
- AI 엔지니어
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 분석가
14 Hours