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코스 개요

개요

인공지능(AI)에 대한 개론

  • 머신러닝 시스템

AI의 활용 분야 탐색

  • 기업 환경에서의 인공지능 활용 사례

인공지능 기술에 대한 이해

  • 언더피팅과 오버피팅, 분류 및 정규화 기법
  • 다층 퍼셉트론(MLP)과 딥러닝 개념
  • 컨볼루션 신경망 및 순환 신경망에 대한 소개

전략적 접근 방안 평가

  • 자체 개발 또는 외부 구매 결정 방법
  • 조직에 적합한 AI 성숙도 모델 도출하기

조직 내 데이터 활용 방안

  • 데이터 준비 상태 진단 방법
  • 워드 임베딩 기법의 이해
  • 인공적으로 생성된 데이터를 활용한 학습 절차

AI 프로젝트 선정 기준 분석

  • 프로젝트 선정 시 고려해야 할 핵심 요소들

AI 프로젝트 관리 방안

  • 머신러닝과 딥러닝의 차이점
  • 프로젝트 생명주기, 일정 계획 및 관리 방법론
  • 운영 유지보수 및 리스크 관리 전략

피드백 수집 절차

  • 설문조사, 인터뷰 등 다양한 피드백 수단 활용법
  • 피드백을 제공할 주요 이해관계자 그룹 확인
  • 수집된 결과를 분석하는 방법

요약 및 향후 추진 방향

요건

  • 사전 지식은 전혀 필요하지 않습니다

대상자

  • 비즈니스 리더
  • 프로젝트 관리자
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (7)

예정된 코스

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