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인공지능 기술과 산업별 실무적용 기법

과정 이미지
인공지능 기술과 산업별 실무적용 기법 과정정보
교육시간 21시간
수강기간 30일
강의구성 20차시
수강료 130,000원
과정소개

- 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

항목

진도율

진행단계평가

최종평가

과제

수료점수

평가비율

100%

0%

0%

0%

60점이상

수료조건

80%

없음

없음

없음

※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60 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
차시 강의명
1차시 1. 인공지능 개요 (1) - 인공지능이란 무엇인가
2차시 2. 인공지능 개요 (2) - 인공지능의 역사
3차시 3. 머신러닝의 이해 - 개요
4차시 4. 머신러닝의 이해 - 기초
5차시 5. 지도학습(Supervised Learning)
6차시 6. 비지도학습(Unsupervised Learning)
7차시 7. 준지도학습(semi-supervised Learning)
8차시 8. 강화학습(Reinforcement Learning)
9차시 9. 경사하강법과 학습률
10차시 10. 딥러닝(Deep Learning)
11차시 11. 퍼셉트론(Perceptron)
12차시 12. 인공신경망(Artificial Neural Network)과 레이어(Layer)
13차시 13. 인공지능 학습 시 문제점 조치 방안
14차시 14. CNN 알고리즘
15차시 15. 인공지능 활용 - 댁내기기 활용
16차시 16. 인공지능 활용 - 요리추천
17차시 17. 인공지능 활용 - 방범 서비스
18차시 18. 인공지능 활용 - 금융 서비스
19차시 19. 인공지능 활용 - 커플 매칭 서비스
20차시 20. 인공지능과 우리 일의 변화
평가정보
평가정보
구분 배점 평가명
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