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코스 개요

인공지능 소개

  • AI의 역사
  • 주요 정의와 용어 설명
  • 인간 지능과 AI의 차이점
  • 향후 발전 동향 및 잠재력

머신러닝 기초 개념

  • 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등 머신러닝 유형
  • 주요 머신러닝 알고리즘들
  • 데이터 수집부터 모델 평가까지의 머신러닝 프로세스

데이터 관리 방법

  • 효과적인 데이터 수집 기법
  • 데이터 정제 및 전처리 과정
  • 데이터 분석 및 시각화 기술

실무 속 AI 적용 사례

  • 다양한 분야에서의 인공지능 활용 사례 소개
  • 업계별 맞춤형 AI 솔루션 예시
  • 일상용품에 내장된 AI 기술 살펴보기

윤리적 고려사항

  • AI 확산이 노동 시장에 미치는 영향
  • 인공지능에서의 편향 및 공정성 문제
  • 개인정보 보호와 보안 관련 이슈
  • 미래의 AI 윤리 기준 전망

실습 프로젝트

  • Python을 활용한 실습 과제 수행
  • 실제 데이터셋을 활용한 데이터 분석 실습
  • 간단한 머신러닝 모델 구축 연습

요약 및 향후 학습 방향 안내

요건

  • 기본적인 프로그래밍 개념에 대한 이해
  • Python 프로그래밍 경험 보유
  • 기초 통계학 및 수학 지식 갖추기

수강 대상

  • IT 전문가들
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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