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코스 개요
고급 신경망 기술
- 딥러닝 아키텍처에 대한 심층 이해
- 합성곱 신경망 및 순환 신경망 활용법
- 생성 모델과 비지도 학습 기법 탐구
대규모 머신러닝 시스템 구축
- 빅데이터 분석 전략 수립
- 머신러닝 환경에서의 분산 컴퓨팅 적용법
- 최적화 기법에 대한 심층 학습
강화학습과 의사결정 모델링
- 마르코프 결정 과정의 원리 이해
- 정책 경사 하강법 활용 방안
- 다중 에이전트 시스템 및 게임 이론의 적용 사례
자연어 처리와 언어 이해 기술
- 고급 NLP 기법 실습
- 감성 분석 및 텍스트 분류 방법 연구
- 언어 모델과 트랜스포머 구조 탐구
컴퓨터 비전 및 시각 인식 기술
- 이미지 인식 및 객체 감지 방법론
- 비디오 분석과 동작 인식 기법 활용
- 3차원 재구성 기술 및 증강현실 응용 가능성
인공지능 윤리와 사회적 영향
- AI 시스템에서의 편향 문제와 공정성 확보 방안
- 인공지능 관련 규제 및 정책에 대한 이해
- 미래 사회에서 인공지능이 미칠 영향 예측
실습 프로젝트
- 고급 머신러닝 모델 실제 구현 연습
- 대용량 데이터셋 분석 능력 함양
- 팀 단위 연구 프로젝트 협업 경험 쌓기
요약 및 향후 학습 방향 안내
요건
- 기초적인 인공지능 및 머신러닝 개념에 대한 충분한 이해
- 파이썬 활용 능력 및 데이터 과학 관련 툴킷에 대한 친숙도
- 인공지능 입문 과정 이수 혹은 그에 상응하는 경험 보유
대상 수강생
- 데이터 과학자
- 엔지니어
- AI 전문가
21 시간
회원 평가 (1)
단계별 훈련으로 많은 연습이 포함되었습니다. 워크샵처럼 진행되어 매우 만족스럽습니다.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
코스 - Intelligent Applications Fundamentals
기계 번역됨
