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Course Outline
지도 학습: 분류 및 회귀
- 편향-분산 트레이드오프
- 분류기로서의 로지스틱 회귀
- 분류기 성능 측정
- 지원 벡터 머신
- 신경망
- 랜덤 포레스트
비지도 학습: 클러스터링, 이상 탐지
- 주요 구성 요소 분석
- 자동 인코더
고급 신경망 아키텍처
- 이미지 분석을 위한 컨벌루션 신경망
- 시간 구조 데이터를 위한 순환 신경망
- 장단기 기억 세포
AI가 해결할 수 있는 문제의 실제 사례
- 이미지 분석
- 주가 등 복잡한 금융 시리즈를 예측하고,
- 복잡한 패턴 인식
- 자연어 처리
- 추천 시스템
AI 애플리케이션에 사용되는 소프트웨어 플랫폼:
- TensorFlow, 테아노, Caffe 및 Keras
- Apache Spark을 사용한 대규모 AI: Mlib
AI 방법의 한계 이해: 실패 모드, 비용 및 일반적인 어려움
- 과적합
- 관측 데이터의 편향
- 누락된 데이터
- 신경망 중독
Requirements
이 과정에 참여하는 데 필요한 특정 요구 사항은 없습니다.
28 Hours