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Course Outline
AI 및 ML 소개
- AI 및 ML 개념 개요
- 데이터 수집 및 전처리
- AI를 위한 Python 소개
Data Analysis 및 시각화
- 탐색적 데이터 분석
- 데이터 시각화 기술
- ML의 통계적 기초
Machine Learning 모델
- 지도 학습 알고리즘
- 비지도 학습 알고리즘
- 모델 평가 및 선택
Deep Learning과 Neural Networks
- 신경망의 기본
- CNN(컨벌루션 신경망)
- 순환 신경망(RNN)
Natural Language Processing (NLP)
- 텍스트 처리 및 특징 추출
- 감성 분석 및 텍스트 분류
- 언어 모델 및 챗봇
Computer 비전
- 이미지 처리 기본 사항
- 객체 감지 및 이미지 분류
- 컴퓨터 비전의 고급 주제
배포 및 확장
- AI 애플리케이션 배포 전략
- AI 애플리케이션 확장
- AI 시스템 모니터링 및 유지 관리
AI의 윤리와 미래
- AI의 윤리적 고려사항
- AI 정책 및 규제
- AI 및 ML의 미래 동향
연구실 프로젝트
- 소규모 지능형 애플리케이션 개발
- 실제 데이터세트로 작업하기
- 업계 관련 문제를 해결하기 위해 그룹 프로젝트를 공동으로 진행
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본적인 프로그래밍 개념에 대한 이해
- Python 및 기본 데이터 과학 기술 경험
- 핵심 AI 및 ML 원칙에 대한 숙지
청중
- AI 전문가
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 분석가
28 Hours
