문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
AI와 머신러닝 개론
- AI 및 머신러닝의 기본 개념 설명
- 데이터 수집과 전처리 방법
- AI 개발을 위한 Python 활용법 소개
데이터 분석 및 시각화
- 탐색적 데이터 분석 기법
- 다양한 데이터 시각화 기술
- 머신러닝을 위한 통계학적 지식
머신러닝 모델 개발
- 감독 학습 알고리즘 설명
- 비감독 학습 알고리즘에 대한 개요
- 모델 평가 및 최적화 방법
딥러닝과 신경망
- 신경망의 기본 원리 설명
- 컨볼루션 신경망(CNN)에 대한 내용
- 순환 신경망(RNN)의 활용 방법
자연어 처리(NLP)
- 텍스트 데이터 가공 및 특징 추출
- 감성 분석 및 텍스트 분류 기법
- 언어 모델과 챗봇 개발 방법
컴퓨터 비전
- 영상 처리의 기초 개념 설명
- 물체 탐지와 이미지 분류 기법
- 컴퓨터 비전 관련 최신 주제 소개
모델 배포 및 확장 전략
- AI 애플리케이션 배포에 필요한 절차
- 대규모 환경에서의 AI 애플리케이션 확장 방법
- AI 시스템의 지속적인 모니터링 및 유지보수 기법
윤리적 문제와 AI 발전 방향
- AI 개발과 활용 시 고려해야 할 윤리 사항
- 관련 정책 및 규제 환경에 대한 내용
- AI와 머신러닝 분야의 미래 트렌드 예측
실습 프로젝트 진행
- 소규모 지능형 애플리케이션 개발 경험 습득
- 실제 현장 데이터를 활용해 연습하는 기회 제공
- 업계 관련 문제를 함께 해결하기 위한 팀 프로젝트 참여
요약 및 향후 발전 방향 안내
요건
- 기본적인 프로그래밍 개념에 대한 이해
- Python 활용 및 데이터 과학의 기초 기술 경험
- AI와 머신러닝의 핵심 원리에 대한 지식
대상 참가자
- AI 전문가
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 분석가
교육 방식
- 상호작용형 강의 및 토론 진행
- 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
- 실제 실험실 환경에서 직접 코딩하고 적용해보는 방식
과정 커스터마이징 옵션
본 교육 과정을 고객의 필요에 맞게 맞춤형으로 구성해드리고자 합니다. 원하시면 문의 주시기 바랍니다.
28 시간
회원 평가 (1)
단계별 훈련으로 많은 연습이 포함되었습니다. 워크샵처럼 진행되어 매우 만족스럽습니다.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
코스 - Intelligent Applications Fundamentals
기계 번역됨
