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기간 14 시간
코스 개요
도입부
인공지능(AI) 개요
- 머신러닝 시스템의 이해
AI 적용 사례 탐구
- 기업 환경에서의 인공지능 활용 방안
인공지능 기술에 대한 이해
- 과소적합 및 과적합, 분류 기법, 규제 방법론
- 다층 퍼셉트론(MLP)과 딥러닝 원리
- 합성곱 신경망 및 순환 신경망의 기본 개념
전략적 접근법 평가
- 시스템 개발 또는 외부 구매 결정 방안
- 조직별 인공지능 성숙도 평가 모델 소개
조직 내 데이터 활용법
- 데이터 준비 상태 진단 방법
- 단어 임베딩 기술 이해
- 인공 데이터를 활용한 훈련 방식
AI 프로젝트 선정 기준 평가
- 프로젝트 선택을 위한 핵심 평가 지표
인공지능 프로젝트 관리 전략
- 머신러닝과 딥러닝 간의 차이점 이해
- 프로젝트 관리 기법(생애주기, 일정 계획 및 방법론)
- 운영 유지보수 및 리스크 관리 방안
피드백 수집 방법론
- 설문조사, 인터뷰 등 다양한 피드백 수단 적용법
- 피드백을 제공할 주요 이해관계자 파악
- 수집된 데이터의 분석 절차
요약 및 향후 추진 방향 안내
요건
- 사전 지식이 전혀 필요하지 않습니다
대상자
- 비즈니스 리더
- 프로젝트 관리자
