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취업-직무교육

컨텐츠 내용

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  2. 과정정보
과정 이미지
AI로 일하는 기술: 인공지능의 이해와 활용(Tensorflow실습)
AI로 일하는 기술: 인공지능의 이해와 활용(Tensorflow실습) 과정정보
교육기간
신청기간
복습기간 학습종료 후 334일 까지
교육시간 20시간
강사 장동인
수업료 135,520원

 



 

학습목표
● AI 기술의 실무적 이론을 초급부터 단계적으로 습득할 수 있다.
● 구글의 AI개발 환경인 Colab에서 Tensorflow를 활용하여 다양한 딥러닝 모델을 실습함으로써 딥러닝 모델링의 원리를 습득한다.
● AI 관련 업무의 이해도를 증진하며 딥러닝에 대한 인사이트 및 기본 프로그래밍 스킬을 습득한다.
교육대상
● AI를 업무에 도입하고자 하는 기업의 재직자
● AI 관련 취업 희망자
● 인공지능에 대한 관심이 있는 누구나
● 머신러닝, 딥러닝의 개념을 이해하고 싶으신 분
● 머신러닝을 직접 구현해 보고 싶으신 분
수료기준
수료기준
평가기준 진도율 최종평가 과제 총점
반영비율 50% 25% 25% 100점
이수(과락)기준 80% 60점/100점 60점/100점 60점
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
강사소개
강사명
장동인
강사약력
강의목차
차시 강의명
1차시 AI(인공지능)와 AGI(인공일반지능)
2차시 AI의 장단점
3차시 일반 프로그램과 AI 코딩의 차이
4차시 AI 실행 프로세스와 기업의 AI 도입
5차시 AI가 할 수 있는 일
6차시 구글의 Colab 활용 실습
7차시 AI와 하드웨어
8차시 머신러닝과 딥러닝
9차시 딥러닝과 영상인식
10차시 AI의 분야와 데이터셋
11차시 회귀(regression)와 분류(classification)
12차시 AI 이론 1 (회귀분석)
13차시 AI 이론 2 (딥러닝 모델의 구조)
14차시 AI 이론 3 (딥러닝 모델 설계)
15차시 TensorFlow 실습 1 (fashion MNIST)
16차시 TensorFlow 실습 2 (CNN )
17차시 TensorFlow 실습 3 (Transfer Learning )
18차시 TensorFlow 실습 4 (Object Detection, GAN)
19차시 TensorFlow 실습 5 (NLP, RNN, LSTM)
20차시 TensorFlow 실습 6 (LSTM)
21차시 TensorFlow 코딩 따라하기 1. 일반 프로그램과 딥러닝
22차시 TensorFlow 코딩 따라하기 2. fashion-MNIST 실습
23차시 TensorFlow 코딩 따라하기 3. Transfer Learning 실습
24차시 TensorFlow 코딩 따라하기 4. LSTM 실습