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인공지능 기술과 산업별 실무적용 기법
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 20차시
- 인공지능 기술에 대해 알아보고 산업별로 실무에 어떻게 적용되고 있는지 알아보는 과정
▶교육대상
- 인공지능 신사업 대상이 되는 관련 기업의 임직원
- 기업의 전략 수립 및 신사업을 담당하는 부서의 실무자 및 관리자
▶교육내용
1. 인공지능 개요 (1) - 인공지능이란 무엇인가?
2. 인공지능 개요 (2) - 인공지능의 역사
3. 머신러닝의 이해 - 개요
4. 머신러닝의 이해 - 기초
5. 지도학습(Supervised Learning)
6. 비지도학습(Unsupervised Learning)
7. 준지도학습(semi-supervised Learning)
8. 강화학습(Reinforcement Learning)
9. 경사하강법과 학습률
10. 딥러닝(Deep Learning)
11. 퍼셉트론(Perceptron)
12. 인공신경망(Artificial Neural Network)과 레이어(Layer)
13. 인공지능 학습 시 문제점 조치 방안
14. CNN 알고리즘
15. 인공지능 활용 - 댁내기기 활용
16. 인공지능 활용 - 요리추천
17. 인공지능 활용 - 방범 서비스
18. 인공지능 활용 - 금융 서비스
19. 인공지능 활용 - 커플 매칭 서비스
20. 인공지능과 우리 일의 변화
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 인공지능의 이해와 적용범위를 설명할 수 있다.2. 인공지능을 통한 AI모델을 수립할 수 있다.
3. 인공지능을 학습방법과 활용방안을 모색할 수 있다.
강의목차(총 20강)
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1. 1. 인공지능 개요 (1) - 인공지능이란 무엇인가 33분
2. 2. 인공지능 개요 (2) - 인공지능의 역사 35분
3. 3. 머신러닝의 이해 - 개요 31분
4. 4. 머신러닝의 이해 - 기초 32분
5. 5. 지도학습(Supervised Learning) 32분
6. 6. 비지도학습(Unsupervised Learning) 33분
7. 7. 준지도학습(semi-supervised Learning) 31분
8. 8. 강화학습(Reinforcement Learning) 31분
9. 9. 경사하강법과 학습률 32분
10. 10. 딥러닝(Deep Learning) 33분
11. 11. 퍼셉트론(Perceptron) 32분
12. 12. 인공신경망(Artificial Neural Network)과 레이어(Layer) 34분
13. 13. 인공지능 학습 시 문제점 조치 방안 29분
14. 14. CNN 알고리즘 36분
15. 15. 인공지능 활용 - 댁내기기 활용 35분
16. 16. 인공지능 활용 - 요리추천 36분
17. 17. 인공지능 활용 - 방범 서비스 35분
18. 18. 인공지능 활용 - 금융 서비스 35분
19. 19. 인공지능 활용 - 커플 매칭 서비스 37분
20. 20. 인공지능과 우리 일의 변화 38분
