문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
AI와 ML 소개
- AI와 ML 개념 개요
- 데이터 수집 및 전처리
- AI를 위한 Python 소개
데이터 분석 및 시각화
- 탐색적 데이터 분석
- 데이터 시각화 기술
- ML을 위한 통계적 기초
머신러닝 모델
- 지도 학습 알고리즘
- 비지도 학습 알고리즘
- 모델 평가 및 선택
딥러닝과 신경망
- 신경망의 기본 원리
- 합성곱 신경망 (CNNs)
- 순환 신경망 (RNNs)
자연어 처리 (NLP)
- 텍스트 처리 및 특성 추출
- 감정 분석 및 텍스트 분류
- 언어 모델 및 채팅봇
컴퓨터 비전
- 이미지 처리 기본 원리
- 객체 탐지 및 이미지 분류
- 컴퓨터 비전의 고급 주제
배포 및 확장
- AI 애플리케이션 배포 전략
- AI 애플리케이션 확장
- AI 시스템 모니터링 및 유지보수
AI의 윤리와 미래
- AI의 윤리적 고려사항
- AI 정책 및 규제
- AI와 ML의 미래 동향
실험실 프로젝트
- 소규모 지능형 애플리케이션 개발
- 실제 데이터셋 작업
- 산업 관련 문제를 해결하기 위한 그룹 프로젝트 협업
요약 및 다음 단계
요건
- 기본 프로그래밍 개념에 대한 이해
- Python과 기본 데이터 과학 기법을 활용한 경험
- 핵심 AI 및 ML 원칙에 대한 익숙함
대상
- AI 전문가
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 분석가
수업 형식
- 상호작용형 강의 및 토론
- 다양한 연습 및 실습
- 실습 환경에서의 실전 구현
수업 커스터마이징 옵션
이 수업에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 안내를 받으세요.
28 시간
회원 평가 (1)
단계별 훈련으로 많은 연습을 할 수 있습니다. 마치 워크숍을 하는 듯한 느낌이었고, 그 점에 대해 매우 만족합니다.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
코스 - Intelligent Applications Fundamentals
기계 번역됨
