문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
생성형 인공지능 개요
- 생성형 인공지능이란?
- 생성형 인공지능의 역사와 발전
- 주요 개념과 용어
- 생성형 인공지능의 응용 분야와 가능성 개요
머신러닝 기본 원리
- 머신러닝 소개
- 머신러닝 유형: 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습
- 기본 알고리즘과 모델
- 데이터 전처리 및 특징 공학
딥러닝 기본 원리
- 신경망과 딥러닝
- 활성화 함수, 손실 함수, 최적화기
- 과적합, 저적합, 정규화 기술
- TensorFlow와 PyTorch 소개
생성 모델 개요
- 생성 모델의 유형
- 판별형 모델과 생성형 모델의 차이점
- 생성 모델의 사용 사례
변분 오토인코더(VAEs)
- 오토인코더 이해
- VAEs의 구조
- 잠재 공간과 그 중요성
- 실습 프로젝트: 간단한 VAE 구축
적대적 생성 네트워크(GANs)
- GANs 소개
- GANs의 구조: 생성기와 판별기
- GANs 훈련 및 도전 과제
- 실습 프로젝트: 기본 GAN 생성
고급 생성 모델
- Transformer 모델 소개
- GPT(Generative Pretrained Transformer) 모델 개요
- GPT의 텍스트 생성 응용
- 실습 프로젝트: 사전 학습된 GPT 모델로 텍스트 생성
윤리와 영향
- 생성형 인공지능의 윤리적 고려 사항
- AI 모델에서의 편향과 공정성
- 미래의 영향과 책임 있는 AI
생성형 인공지능의 산업 적용
- 예술과 창의성에서의 생성형 인공지능
- 비즈니스와 마케팅에서의 응용
- 과학 및 연구에서의 생성형 인공지능
종합 프로젝트
- 생성형 인공지능 프로젝트 아이디어와 제안
- 데이터셋 수집 및 전처리
- 모델 선택 및 학습
- 결과 평가 및 발표
요약 및 다음 단계
요건
- 파이썬의 기본 프로그래밍 개념을 이해하고
- 특히 확률과 선형대수에 대한 기본 수학적 개념에 대한 경험이 필요합니다.
대상
- 개발자
14 시간
회원 평가 (1)
강사가 많은 지식을 가지고それを 우리와 공유했다는 점이 좋았습니다.
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
코스 - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
기계 번역됨