문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
소개
인공지능(AI) 개요
- 기계학습
- 계산지능
뉴럴네트워크의 개념 이해
- 생성 네트워크
- 깊은 신경망(Deep Neural Networks)
- 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks)
다양한 학습 방법 이해
- 지도 학습(Supervised Learning)
- 비지도 학습(Unsupervised Learning)
- 강화 학습(Reinforcement Learning)
- 반지도 학습(Semi-supervised Learning)
다른 계산지능 알고리즘
- 퍼지 시스템(Fuzzy Systems)
- 진화 알고리즘(Evolutionary Algorithms)
최적화를 위한 인공지능 접근법 탐구
- 인공지능 접근법 효과적으로 선택하기
확률적 동적 프로그래밍 이해
- AI와의 관계
인공지능을 활용한 메카트로닉스 애플리케이션 구현
- 의학
- 구조
- 방위
- 산업별 추세
사례 연구: 지능형 로봇 카
로봇의 주요 시스템 프로그래밍
- 프로젝트 계획
인공지능 기능 구현
- 검색 및 운동 제어
- 위치 추정 및 지도 생성(Localization and Mapping)
- 추적 및 제어(Tracking and Controlling)
요약 및 다음 단계
요건
- 컴퓨터 과학과 공학에 대한 기본적인 이해
대상
- 공학자들
21 시간
회원 평가 (5)
Hunter는 훌륭하고, 매우 매력적이고, 지식이 풍부하고, 개성이 뛰어납니다. 아주 잘 했어요.
Rick Johnson - Laramie County Community College
코스 - Artificial Intelligence (AI) Overview
기계 번역됨
Very flexible.
Frank Ueltzhoffer
코스 - Artificial Neural Networks, Machine Learning and Deep Thinking
I liked the new insights in deep machine learning.
Josip Arneric
코스 - Neural Network in R
Ann created a great environment to ask questions and learn. We had a lot of fun and also learned a lot at the same time.
Gudrun Bickelq
코스 - Introduction to the use of neural networks
It was very interactive and more relaxed and informal than expected. We covered lots of topics in the time and the trainer was always receptive to talking more in detail or more generally about the topics and how they were related. I feel the training has given me the tools to continue learning as opposed to it being a one off session where learning stops once you've finished which is very important given the scale and complexity of the topic.
