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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
회원 평가 (1)
단계별 훈련으로 많은 연습이 포함되었습니다. 워크샵처럼 진행되어 매우 만족스럽습니다.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
코스 - Intelligent Applications Fundamentals
기계 번역됨