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[온캠] 인공지능 구현_ 인공지능 서비스 구현 및 플랫폼 연계

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강좌구성:
  
16시간 (16강)
수료증:
  
발급 가능
수료기준:
  
진도율 80%이상
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과정정보
커리큘럼

수강후기

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    과정소개

    인공지능은 오랜 침체기를 거쳐 클라우드 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 빅데이터가 뒷받침되어 딥러닝이 구현되는 극적인 돌파구가 열리면서 전환기를 맞고 있습니다.

    인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 요소로 기계에게 이미지와 소리를 인식하는 방법을 가르치는 심화학습 기법이 영상인식, 음성인식, 번역 등 다양한 분야에 적용되면서 구체적인 결과를 만들어 내고 있습니다. 

    인공지능의 이론적 학습을 바탕으로 학습을 위한 코드 구현과 인공지능의 추론 결과를 실습 위주로 진행하므로써 인공지능에 대한 전반적인 이해를 갖춤과 동시에 인공지능 시스템의 원리와 특징, 문제해결 과정을 이해할 수 있도록 하기 위한 과정으로 꾸몄습니다.

    인공지능의 기초 및 플랫폼 연동구현, 인터페이스 환경구축까지 인공지능서비스 구현까지 가능하도록 구성하였습니다.



    - 해당과정은 높은 화질로 제작되어, 수강 전 '화면배율 조정'이 필요한 강의입니다.

    - 화면배율 조정 방법 : [ctrl] + [+] , [-] 또는 [ctrl] + 마우스 휠 ↕

       [학습지원센터] > [자주하는질문(FAQ)] > [수강신청/학습] > " Q강의 화면 또는 페이지 이동 버튼이 잘려나옵니다."

    학습대상

    인공지능 관련 업무자 , 컴퓨터공학 산업 종사자 등 학습자

    학습목표

    인공지능에서 활용하는 지식과 추론에 관한 이론, 학습관련 이론을 이해하고 인공지능에서 활용되는 문제해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 학습하여 실제 프로그램 개발에 활용할 수 있도록 하는 것이 학습의 목표입니다.

    교수소개

     

학습내용

차시내용
1차시1. 인공지능의 소개
2차시2. 인공지능 국가 발전 계획
3차시3. 인공지능 학습용 데이터 구축 현황 및 확보 방법
4차시4. 인공지능 프레임워크 및 플랫폼 이해
5차시5. 플랫폼 가입하기
6차시6. 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (Vision 1)
7차시7. 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (Vision 2)
8차시8. 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (NLP 1)
9차시9. 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (NLP 2)
10차시10. 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (Video)
11차시11. 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (AutoML)
12차시12. 인공지능 인터페이스 환경 (1)
13차시13. 인공지능 인터페이스 환경 (2)
14차시14. 인공지능 인터페이스 환경 (3)
15차시15. 인공지능 인터페이스 연동
16차시16. 인공지능 인터페이스 문제해결

수료기준

수료기준
총 진도율중간평가최종평가과제
80% 이상---
반영된 평가 합산 0 이상