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![[직딩센싱]우리가 몰랐던 찐IT이야기(feat. 인공지능편)(참고도서제공) 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[직딩센싱]우리가 몰랐던 찐IT이야기(feat. 인공지능편)(참고도서제공)
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 22차시
- 교육시간
- 6시간
- 야사와 만화로 부담 없이 시작하는 인공지능
- 효과와 모션으로 학습 몰입도 극대화
- 문과 출신 IT 전문가의 눈높이 교육
▶교육대상
- [개인]인공지능에 대해 관심이 많은 학습자
- [조직]임직원들의 인공지능 교양을 기르고 싶은 조직
▶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 인물들의 활약을 통해 인공지능의 발전사를 설명할 수 있다.2. 인공지능 기술의 발전의 인과관계를 설명할 수 있다.
강의목차(총 22강)
-
1. 1. 4차 산업혁명 시대와 인공지능 32분
2. 2. [사례중심] 인공지능 기술의 필요성 - 디지털 전환(DX) 33분
3. 3. [사례중심] 인공지능에 대한 이해와 그 필요성 탐색 33분
4. 4. 빅데이터와 인공지능 개요 32분
5. 5. 인공지능(ai), 머신러닝(ML), 딥러닝(DL)의 개념 분석 32분
6. 6. 머신러닝(ML)의 학습방법 32분
7. 7. 머신러닝 학습 과정에서 발생하는 문제 과적합과 과소적합 28분
8. 8. 머신러닝을 활용하여 범주형 데이터 다루기 31분
9. 9. 머신러닝을 활용하여 연속형 데이터 다루기 29분
10. 10. 머신러닝 모델의 성능 평가 방법 29분
11. 11. 딥러닝 개념 이해를 위한 배경 지식 31분
12. 12. 인공적으로 구현된 신경망 32분
13. 13. 인공 신경망의 시초 28분
14. 14. 더욱 복잡한 문제를 해결하기 위한 인공신경망 31분
15. 15. 인공신경망이 지식을 얻는 방법 34분
16. 16. 딥러닝 모델이 학습하는 여러가지 방식 32분
17. 17. [사례중심] 딥러닝 활용 분야 탐색 텍스트 35분
18. 18. [사례중심] 딥러닝 활용 분야 탐색 이미지 및 비디오 29분
19. 19. [사례중심] 세상에 없던 것을 만들어내는 인공지능 26분
20. 20. [사례중심] ChatGPT 파헤치기 29분
21. 21. [사례중심] 딥러닝 활용 분야 탐색 현업 적용 사례 탐구 27분
22. 22. [사례중심] 인공지능의 미래 28분
