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Course Outline
고급 Neural Networks
- 딥 러닝 아키텍처
- 컨벌루션 및 순환 신경망
- 생성 모델 및 비지도 학습
Machine Learning 대규모로
- 빅데이터 분석
- ML을 위한 분산 컴퓨팅
- 고급 최적화 기술
Reinforcement Learning 그리고 의사결정
- 마르코프 결정 프로세스
- 정책 그라데이션 방법
- 다중 에이전트 시스템과 게임 이론
자연어 처리 및 이해
- 고급 NLP 기술
- 감성 분석 및 텍스트 분류
- 언어 모델 및 변환기
Computer 비전과 인식
- 이미지 인식 및 객체 감지
- 비디오 분석 및 동작 인식
- 3D 재구성 및 증강 현실
AI 윤리와 사회
- AI 시스템의 편견과 공정성
- AI 거버넌스 및 정책
- AI가 미래에 사회적으로 미칠 영향
연구실 프로젝트
- 고급 ML 모델 구현
- 대규모 데이터 세트 분석
- 그룹 연구 프로젝트 공동 진행
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 AI 및 ML 개념에 대한 확실한 이해
- Python에 대한 숙련도 및 데이터 과학 툴킷에 대한 익숙함
- AI 입문과정 이수 또는 이에 상응하는 경험
청중
- 데이터 과학자
- 엔지니어
- AI 실무자
21 Hours
