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Course Outline
AI공학개론
- AI 엔지니어링이란 무엇입니까?
- AI의 진화와 그것이 엔지니어링에 미치는 영향
- AI의 주요 개념 및 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 훈련
소프트웨어 개발의 AI
- 개발자를 위한 AI 도구
- AI를 기존 시스템에 통합
- 버전 관리 및 모델 관리
AI 및 데이터 엔지니어링
- 빅데이터 기술과 AI에서의 역할
- 데이터 파이프라인 및 ETL 프로세스
- AI를 위한 데이터 저장 및 관리
윤리적인 AI
- AI 시스템의 편견과 공정성 이해
- AI 엔지니어링의 개인 정보 보호 및 보안
- 윤리적 고려사항 및 모범 사례
AI 프로젝트 Management
- Agile AI 프로젝트 방법론
- 팀의 역할과 책임
- Documentation 보고
실습형 AI 엔지니어링
- AI 개발 환경 설정
- 간단한 AI 모델 구축 및 평가
- 협업 AI 엔지니어링 프로젝트
AI 엔지니어링의 미래
- AI의 새로운 트렌드
- 지속적인 학습과 기술 개발
- AI 엔지니어링 분야의 채용 기회
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본적인 프로그래밍 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 기본 통계 및 선형 대수학에 대한 지식
청중
- AI 엔지니어
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 분석가
14 Hours
회원 평가 (3)
예제와 연습
Kamil
Course - Introduction to Data Science and AI using Python
Machine Translated
제시된 모든 정보
Jose Victor - si
Course - Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
The training definitely backfilled some of the gaps in my knowledge left by reading the OptaPlanner userguide. It gave me a good broad understanding of how to approach using OptaPlanner in our projects going forward.