점점 더 연결되고 데이터 중심이 되는 세계에서 AI의 출현은 인간의 탁월함을 보여주는 기념비입니다.
인간 지능의 기계 에뮬레이션에 기반을 둔 AI의 본질은 광범위한 애플리케이션에서 관련성을 찾아 산업 전반에 걸쳐 파괴적인 발전을 주도합니다.
AI 기반 진단을 통해 조기 질병 진단을 제공하는 의료부터 교육, 금융 등에 이르기까지 그 영향은 상당하고 광범위합니다.
데이터 분석의 정규 업무 진행 자동화 및 개선 가능성 사용자 경험 AI가 눈부시게 빛나는 영역 중 일부에 불과합니다.
AI 분야에 내재된 역동성은 지속적인 학습에 대한 헌신을 필요로 합니다. 상상할 수 있는 것의 경계가 계속 흐릿해짐에 따라 프로세스 및 기술 개발에 대한 최신 정보를 유지하는 것은 권장될 뿐만 아니라 필수이기도 합니다.
이는 어제의 발견이 곧 오늘의 표준이 되어 업무 혁신의 빠른 속도를 강조하는 영역입니다. 지속적인 개선으로 뒤덮인 지형에서 끊임없이 관련성을 추구하는 것은 끊임없이 진화하는 학습 경험의 필요성을 강조합니다.
또한, AI 지식에 대한 필요성이 증가함에 따라 야심찬 엔지니어들이 이 흥미로운 과학의 핵심을 파헤쳐야 한다는 긴박감이 있습니다.
복잡성을 해독할 전망 기계 학습, 딥 러닝 및 신경망이 매력적입니다.
그러나 AI를 마스터하는 경로는 특히 첨단에 있는 사람들에게 어려운 것으로 간주되는 경우가 많습니다. 잘 구성된 교육 과정의 중요성이 분명해지는 것은 바로 이 시점입니다.
우리가 AI 교육 영역으로 이동함에 따라 열성적인 학생들의 급증을 충족하기 위해 다양한 강좌가 생겨났습니다.
다양한 학습 속도와 사전 지식에 맞춰 구성된 이러한 과정은 학습 곡선을 평탄화하여 AI 도입을 덜 위협적으로 만듭니다.
초보자를 위해 엄선된 AI 강좌 컬렉션은 이 흥미로운 영역으로 들어가는 디딤돌 역할을 합니다. 탄탄한 기초를 다지기 위해 고안된 이 과정은 폭넓은 AI 아이디어를 다루며 다재다능한 지식을 제공합니다.
기본 개념을 명확히 하고, 실습 경험을 제공하며, AI의 실제 적용 사례를 살펴볼 수 있습니다.
체계적인 학습 경로를 시작하는 것은 가능성으로 가득 찬 미래의 문을 여는 것과 같습니다. AI를 마스터하는 길은 올바른 코칭을 통해 스릴과 보람을 느낄 수 있습니다.
다음과 같이 선정된 AI 코스 컬렉션은 강력한 기반을 제공하고 관심의 불꽃을 일으키며 흥미로운 AI 영역에서 만족스러운 항해를 위한 토대를 마련하도록 설계되었습니다.
1. AI의 요소
MinnaLearn과 University of Helsinki는 The Elements of AI라는 혁신적인 무료 온라인 강좌 시리즈를 만들었습니다.
그 목표는 AI를 이해하고 배경에 관계없이 광범위한 사람들이 AI를 이해할 수 있도록 하는 것입니다. 이 과정에는 두 가지 기본 섹션이 있습니다.
첫 번째 섹션인 'AI 소개'는 사전 프로그래밍 지식이나 고급 산술이 필요하지 않은 간단한 모듈입니다. AI와 AI의 가능성, AI가 일상 생활에 미치는 영향에 대해 자세히 알아보고 싶은 모든 사람에게 이상적입니다.
이 부분은 AI 기본 사항을 이해하기 위한 강력한 기반을 제공합니다. 두 번째 섹션인 'AI 구축'에서는 AI 기술 생성을 가능하게 하는 알고리즘을 더욱 자세히 살펴봅니다.
이 보다 기술적인 수업에 완전히 참여하려면 Python 프로그래밍에 대한 몇 가지 기본적인 지식이 필요합니다.
AI 개발의 적용에 더 깊이 들어가고 기본을 넘어서기를 원하는 개인에게 적합합니다.
Elements of AI는 AI 지식을 민주화하고 강화하기 위한 헌신으로 유명합니다. AI의 모든 것을 배우는 것은 다양한 산업 분야에 걸쳐 AI의 잠재적인 응용 프로그램을 이해하는 것만큼 중요하지 않습니다.
이 과정에서는 AI가 엔지니어뿐만 아니라 기술의 미래에 관심이 있는 모든 사람을 위한 것임을 강조하고 기술의 다양한 활용을 촉진합니다.
2. 데이터 과학, AI 및 개발을 위한 Python
"파이썬을 위한 데이터 과학IBM에서 제작하고 Coursera에서 제공되는 AI 및 개발” 과정은 학습자에게 Python 프로그래밍의 세계를 소개하기 위한 종합 과정입니다.
특히 데이터 과학, 인공 지능 및 개발 분야에서 그렇습니다.
초보자 친화적인 이 과정의 형식을 사용하면 사전 프로그래밍 전문 지식이 없더라도 몇 시간 안에 Python 프로그래밍 방법을 배울 수 있습니다.
변수, 데이터 구조, 표현식 및 데이터 유형을 다루는 과정 전반에 걸쳐 Python에 대한 기초적인 이해를 얻게 됩니다.
Python 프로그래밍 논리의 분기, 루프, 함수, 개체 및 클래스에 능숙해집니다. 데이터 분석 및 조작에 중요한 Pandas, Numpy 및 Beautiful Soup와 같은 Python 라이브러리의 사용법도 과정에서 다룹니다.
이 강좌의 실용적인 방법론은 이 강좌의 특징 중 하나입니다. 실습을 진행하는 동안 주피터 수첩, 새로 습득한 지식을 활용할 수 있습니다.
실제 데이터를 다루고 실제 문제를 해결할 수 있으므로 이러한 실제 경험은 매우 귀중합니다.
과정을 마치면 Python을 사용하여 간단한 프로그램을 만들고, 데이터와 상호 작용하고, 일상적인 집안일을 자동화하는 데 자신감을 갖게 될 것입니다.
포함한 다양한 산업분야 소프트웨어 개발, 데이터 엔지니어링, 인공 지능, DevOps, 데이터 과학 및 분석 등은 귀하가 습득한 기술의 이점을 누릴 수 있습니다.
3. 모두를 위한 AI
deeplearning.ai에서 제공하는 강좌인 "AI for Everything"은 세부적인 내용에 얽매이지 않고 인공지능의 혁명적인 잠재력을 배우고 싶은 모든 사람을 위해 설계되었습니다.
이 과정에서는 인공 지능이 달성할 수 있는 것과 달성할 수 없는 것에 대한 철저한 이해를 제공하면서 인공 지능의 사회적, 상업적 의미를 안내합니다.
기술 전문성에 관계없이 AI 원칙을 이해하고 더 많은 사람들이 이해할 수 있도록 만드는 것이 목표입니다.
이 과정에서는 최근 많은 관심을 끌고 있는 인공 지능의 두 가지 영역인 머신 러닝과 딥 러닝의 내부 작동 방식에 대해 자세히 배우게 됩니다.
또한 다양한 분야에서 인공 지능의 유용한 사용을 보여주는 실제 사례 연구를 공부하게 됩니다.
학생들이 자신의 영역에서 현명한 판단을 내릴 수 있도록 준비하기 위해 이 과정에서는 AI를 둘러싼 윤리적 문제도 다룹니다.
“모두를 위한 AI”에서 AI의 상업적 의미에 초점을 맞춘 것은 가장 주목할만한 구성 요소 중 하나입니다.
참가자들은 데이터 중심 회사를 만들기 위한 전술에 대한 지식을 얻고 자신의 회사에서 AI 혁명을 성공적으로 통과하는 방법을 배우게 됩니다.
학습자는 해당 분야에 대한 기본적인 이해와 더불어 AI 기반 방법을 전문 활동에 적용하는 데 필요한 기술을 갖추고 이 과정을 졸업하게 됩니다.
4. 좋은 AI
“AI for Good” 과정은 인공 지능을 사용하여 어려운 글로벌 문제를 해결하는 것을 목표로 하는 deeplearning.ai의 최첨단 이니셔티브입니다.
이 과정은 현실 세계에 유익한 효과를 내기 위해 컴퓨터와 인간 지능을 혼합하는 능력을 개발할 수 있는 드문 기회를 제공합니다.
전문가, 학생, 사회와 환경 개선에 관심이 있는 모든 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 설계되었습니다.
과정 전반에 걸쳐 AI 프로젝트를 생성하기 위한 체계적인 기초를 배우게 됩니다.
생물 다양성 모니터링, 풍력 에너지, 대기 오염 및 재난 관리를 중심으로 한 프로젝트의 경우 데이터를 평가하고 AI 모델을 만듭니다.
AI 애플리케이션에 대한 실질적인 이해를 제공하기 위해 이 과정에서는 공중 보건, 기후 변화 및 재난 관리와 관련된 실제 사례 연구도 검토합니다.
풍력 발전의 예측 가능성을 높이기 위해 AI 모델을 생성하는 방법을 알아보고, 컴퓨터 비전 생물 다양성 모니터링을 위해 동물을 인식 및 분류하고 신경망을 사용하여 공기 질을 평가하는 기술입니다.
또한 재난 발생 후 전달된 문자 메시지에 자연어 처리 기술을 사용하고 위성 사진을 활용하여 피해 평가를 위한 이미지 분류 파이프라인을 개발하는 방법도 다룹니다.
AI for Good 프로젝트 프레임워크, Jupyter 노트북, 컴퓨터 비전, 지도형 기계 학습, 자연어 처리, 탐색적 데이터 분석 등이 여러분이 습득하게 될 기술입니다.
과정을 마치면 AI for Good 프로젝트에 참여하고 환경 및 인도주의적 목적을 위해 AI를 사용하는 제품을 만드는 데 필요한 기술과 정보를 갖게 됩니다.
5. 모든 사람을위한 AI 기초
IBM이 Coursera에서 제공하는 종합 과정인 "모든 사람을 위한 AI 전문화 기초"는 학생들에게 인공 지능(AI) 분야를 소개하기 위한 것입니다. 이 전문 분야에는 프로그래밍 지식이 필요하지 않으며 AI에 대한 경험이 거의 또는 전혀 없는 사람들을 위해 설계되었습니다.
AI가 사회와 기업에 미치는 영향과 혁명적인 가능성에 대해 배우고 싶은 학생들에게 이곳은 시작하기 좋은 곳입니다.
세 가지 과정이 전문 분야를 구성하며 각 과정은 인공 지능의 고유한 영역에 중점을 둡니다. 첫 번째 과정인 '인공지능(AI) 입문'에서 학생들은 기술과 그 용도, 그리고 그것이 사회를 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 전반적인 이해를 얻습니다.
AI 윤리에 대한 지식을 얻게 되며, 깊은 학습, 신경망, 기계 학습 및 기타 관련 주제를 다루고 있습니다.
두 번째 강좌에서는 'IBM Watson을 사용하여 AI 시작하기'라는 제목으로 Watson AI 서비스 사용 방법을 자세히 알아봅니다.
Watson Studio와 같은 프로그램을 사용하여 작업 환경에서 업무를 극대화하고 생산성을 높이는 방법을 알아보게 됩니다. AI 라이프사이클 내에서 IBM Watson Services의 특징과 기능도 이 과정에서 다룹니다.
마지막 과정인 '프로그래밍 없이 AI 기반 챗봇 구축'은 코드를 작성할 필요 없이 챗봇을 구축하는 데 중점을 둡니다.
챗봇의 장점, Watson Assistant를 활용하여 사용자 친화적인 챗봇을 구축하는 방법, 웹사이트와 통합하는 방법 등을 모두 다룹니다.
전문화 과정 동안 다양한 실습 코드 작업을 완료하게 됩니다. 웹 사이트의 Watson AI 기반 고객 지원 챗봇은 최종적으로 생성, 테스트 및 구현됩니다.
6. 인공지능 AZ 2023
정밀하게 설계된 과정인 "인공 지능 AZ 2023"은 인공 지능(AI)의 세계를 깊이 파고들 수 있는 지식의 보물창고를 열어줍니다.
이 과정은 처음부터 기본 사항을 안내하여 강력한 기초가 확립되었는지 확인합니다.
진행하면서 인공 지능의 복잡성이 드러나면서 이 혁신적인 기술의 강력한 잠재력에 대한 통찰력을 제공합니다. 과정의 각 모듈은 점진적인 학습을 촉진하는 것을 목표로 이전 모듈을 기반으로 합니다.
이를 통해 학습 궤도에 비트가 제공되어 복잡한 AI 개념을 훨씬 쉽게 동화할 수 있습니다. 여기서는 흥미롭고 통찰력 있는 실용적인 과제를 통해 이해력을 향상시킵니다.
실제 데이터로 작업할 수 있는 기회를 얻게 될 것이며, 그로부터 귀중한 통찰력을 추출하는 도전에 흥미를 갖게 될 것입니다.
이 과정은 실제 적용을 통해 이론적 아이디어를 명확하게 설명하는 능력이 뛰어나다는 점에서 두드러집니다. 단순히 수동적인 정보 소비자가 되는 대신, 역동적인 학습 환경에 빠져들게 됩니다.
이 과정에는 비판적으로 사고하고 문제를 해결하는 능력을 테스트하는 몇 가지 장애물이 있습니다.
이 과정은 필요한 지식을 제공할 뿐만 아니라 이 정보를 성공적으로 사용하는 데 필요한 기술을 제공합니다.
7. 인공 지능 (AI) 소개
Coursera의 "인공지능(AI) 입문" 과정을 수강하여 인공지능이라는 매혹적인 분야에 푹 빠져보세요.
이 과정은 AI의 핵심 아이디어에 대한 탄탄한 기초를 보장하고 해당 분야에 대한 깊은 이해의 길을 열어줍니다.
처음부터 인공 지능의 다양한 측면을 주의 깊게 드러내는 엄격한 학습 경로를 통해 안내됩니다.
과정에서 자료가 구성되는 방식은 지식이 점진적으로 구축되고 각 모듈이 다음 모듈로 자연스럽게 흘러가도록 보장합니다.
이 잘 고려된 방법은 학습을 더 쉽게 만드는 것 외에도 AI 개념에 대한 깊은 이해를 촉진합니다.
이 프로그램은 딥 러닝, 머신 러닝, 신경망 등을 포함한 광범위한 주제를 다룹니다.
여러분은 인공 지능의 핵심을 탐구하고 지능형 시스템을 구동하는 메커니즘을 조사하고 있습니다. 단지 표면만 훑어보는 것이 아닙니다.
이 과정은 학습에 대한 실습 접근 방식을 제공하는 실용적인 연습으로 가득 차 있습니다. 실제 데이터 세트에 참여하는 것은 여러분에게 제공되는 매력적이고 유익한 경험입니다.
당신은 이 과정을 통해 흥미롭고 역동적인 학습 환경에 강제로 들어가게 되며, 이는 당신을 수동적인 학생으로 만들지 않습니다.
이 과정의 목표는 비판적으로 사고하고 문제를 해결하는 능력을 테스트하는 것입니다. 관련된 실제 상황에서 지식을 적용하는 것은 지식을 얻는 것만큼 중요합니다.
8. 머신 러닝 전문화
Stanford University와 DeepLearning.ai는 기계 학습 전문 분야를 제공합니다.
Coursera가 제공하는 완전한 AI 프로그램은 학생들에게 AI 이론의 탄탄한 기초와 유용한 기계 학습 능력을 제공하기 위한 것입니다.
이 전문 분야의 참가자는 광범위한 기계 학습 주제를 탐구합니다. 처음에는 NumPy 및 scikit-learn과 같은 잘 알려진 Python 도구를 사용하여 기계 학습 모델.
이 과정에서는 감독 및 비지도 학습 전략을 모두 다룹니다.
지도 학습을 사용하여 로지스틱 및 선형 회귀와 같은 이진 분류 및 예측 문제에 대한 모델을 만들고 훈련하는 방법을 배웁니다. 또한 다중 클래스 분류를 위해 TensorFlow를 사용한 실용적인 신경망 교육을 받게 됩니다.
이 과정에서는 비지도 학습의 맥락에서 클러스터링 및 이상 탐지를 다루며 학생들에게 라벨이 붙은 답변이 없는 데이터로 작업하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
전문화에는 부스트 트리, 랜덤 포레스트, 의사결정 트리와 같은 트리 앙상블 기술도 포함됩니다.
콘텐츠 기반 딥 러닝 기술과 협업 필터링 전략을 통해 추천 시스템을 개발하는 데 중점을 둔 이 과정은 독특한 특징 중 하나입니다.
게다가 깊은 강화 학습 모델을 소개합니다. 전문 분야의 초점은 학생이 만든 모델이 실제 작업 및 데이터에 적합하도록 보장하는 기계 학습 개발 모범 사례에 있습니다.
당신은 기본적인 기계 학습 아이디어에 대한 확고한 이해뿐만 아니라 이러한 방법을 사용하여 어려운 실제 문제를 해결하는 데 필요한 실무 기술을 갖춘 프로그램을 졸업하게 됩니다.
9. 딥 러닝 전문화
DeepLearning.AI의 딥러닝 전문화는 학생들에게 딥러닝과 인공지능을 소개하는 입문 커리큘럼입니다.
기계 학습의 선구자인 Andrew Ng가 가르치는 이 온라인 과정의 간단하고 짧으며 자기 주도형 특성을 통해 AI 모험을 막 시작한 개인이 쉽게 접근할 수 있습니다.
신경망의 기본 개념을 시작으로 이 전공 분야의 다양한 딥러닝 주제를 연구합니다.
신경망 아키텍처의 필수 구성 요소에 대한 지식은 물론 완전히 연결된 심층 신경망을 구성, 훈련 및 사용하는 방법을 배우게 됩니다.
또한 이 과정에서는 딥 러닝의 응용을 뒷받침하는 주요 기술 개발을 탐구합니다. 발전하면서 AI 프로젝트를 시작하고 업계와 관련된 포트폴리오를 구축하는 데 유용한 전략을 배우게 됩니다.
TensorFlow, 변환기, 컨볼 루션 신경망, 순환 신경망, 인공 신경망 및 Python 프로그래밍이 모두 이 전문 분야에서 다룹니다.
장단기 기억(LSTM), 주의 모델, 자연어 처리, 물체 감지 세분화, 얼굴 인식 시스템, 최적화, 초매개변수 조정, 기계 학습, 전이 학습, 역전파 및 얼굴 인식 시스템 등을 학습하게 됩니다.
딥 러닝의 독특한 측면에 각각 집중하는 XNUMX개의 수업이 프로그램의 프레임워크를 구성합니다.
신경망과 딥러닝, 심층신경망 최적화, 기계 학습 프로젝트 조직, 컨볼루셔널 신경망, 시퀀스 모델 등이 몇 가지 예입니다.
모든 과정은 이전 과정을 기반으로 구축되어 딥 러닝에 대한 철저한 이해를 보장합니다.
10. 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 수학
DeepLearning.AI의 "기계 학습 및 데이터 과학을 위한 수학" 전문 분야는 학습자에게 기계 학습에 필요한 기초 수학 도구 상자를 제공하는 초보자 친화적인 커리큘럼입니다.
이 과정은 전제 조건으로 고등학교 수준의 수학이 필요하므로 기계 학습 및 데이터 과학 분야의 직업에 대한 수학적 기초를 강화하려는 모든 사람에게 이상적입니다.
이 과정에서는 미적분학, 선형 대수학, 통계, 확률 등 필수적인 수학 주제를 가르칩니다. 이러한 기본 능력은 효율적으로 이해하고 적용하기 위해 필요합니다. 기계 학습 알고리즘.
이 과정은 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 선형 대수학, 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 미적분학, 기계 학습 및 데이터 과학을 위한 확률 및 통계의 세 가지 섹션으로 구성됩니다.
기계 학습 모델을 이해하는 데 필수적인 벡터, 행렬, 선형 변환 및 고유값에 대해 학습하는 것부터 시작합니다.
그런 다음 이 과정에서는 미적분학을 파헤쳐 도함수, 기울기 및 다음과 같은 최적화 기술에 대해 가르칩니다. 그라데이션 하강, 모두 신경망 훈련에 필요합니다.
확률 및 통계 부분에서는 확률 변수, 베이즈 정리, 가우스 분포, 가설 검정은 물론 데이터 분석을 위한 통계 도구에 대해 배웁니다.
과정이 끝나면 알고리즘 동작을 뒷받침하는 수학적 개념과 이를 사용자 정의 구현에 적용하는 방법에 대한 철저한 지식을 얻게 됩니다.
고용주는 이러한 재능을 소중히 여기며, 이는 기계 학습 면접 질문을 극복하고 이상적인 직업을 얻는 데 도움이 될 것입니다.
11. IBM Applied AI Professional 인증서
Coursera에서 제공되는 IBM Applied AI Professional Certificate는 인공 지능 분야를 시작할 수 있도록 설계된 포괄적인 커리큘럼입니다.
IBM 전문가가 진행하는 이 과정은 초보자에게 이상적이며 사전 프로그래밍이나 인공 지능 지식이 필요하지 않습니다.
주당 XNUMX시간씩 XNUMX개월의 완료 기간이 예상되므로 자신의 속도에 맞춰 학습할 수 있을 만큼 유연합니다.
본 과정에서는 인공지능(AI)과 그 활용 및 활용 사례를 철저하게 이해하게 됩니다.
시작하려면 인공 지능의 의미를 숙지하고 딥 러닝, 머신 러닝, 신경망과 같은 개념을 정의하세요.
프로그래밍 지식 없이도 웹사이트에서 AI 챗봇과 가상 비서를 구축하는 방법을 배우는 것이 이 과정의 특징 중 하나입니다.
이 과정에서는 인공 지능, 머신 러닝, Python 프로그래밍, Watson AI, 챗봇, 딥 러닝, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 다룹니다.
또한 데이터 과학에 들어가 IBM Watson AI 서비스, OpenCV 및 API와 같은 기술을 조사하여 코드를 통해 AI 기반 솔루션을 만듭니다.
전문 분야는 XNUMX개 코스로 구성되어 있으며, 각 코스는 응용 AI라는 고유한 주제에 중점을 두고 있습니다. AI 입문, AI 기반 챗봇 구축,
데이터 과학을 위한 Python, Python 및 Flask를 사용한 AI 앱 개발, Watson API를 사용한 AI 애플리케이션 구축 등이 다루는 주제입니다.
각 과정은 이전 과정을 기반으로 응용 AI를 철저하게 이해할 수 있도록 고안되었습니다.
12. 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 소개
IBM이 Coursera에서 제공하는 "컴퓨터 비전 및 이미지 처리 소개" 과정은 학생들에게 매혹적인 컴퓨터 비전 분야를 소개하는 것을 목표로 하는 초보자 친화적인 과정입니다.
컴퓨터 비전은 로봇공학, 증강 현실, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에 응용됩니다.
Python 프로그래밍 및 고등학교 산술에 대한 어느 정도의 지식이 필요하지만, 이 과정에는 기계 학습이나 컴퓨터 비전에 대한 사전 전문 지식이 필요하지 않습니다.
본 과정에서는 컴퓨터 비전이 다양한 분야에서 어떻게 사용되는지 설명하고, 이미지 처리 및 분석 방법을 사용하여 컴퓨터 비전 문제를 해결하는 방법을 배우게 됩니다.
객체 식별 및 사진 분류와 같은 기본적인 이미지 처리 작업을 수행하려면 Python, Pillow 및 OpenCV를 사용합니다.
지도 학습 접근 방식을 사용하여 이미지 분류기를 만드는 것은 이 과정에서 다루는 또 다른 주제입니다. XNUMX개의 모듈이 과정 구조를 구성하며 각 모듈은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전이라는 고유한 영역에 중점을 둡니다.
여기에는 컴퓨터 비전 개요, 객체 인식, 기계 학습 그림 분류, OpenCV 및 Pillow를 사용한 이미지 처리, 신경망 및 딥 러닝, 교통 표지판 분류에 대한 프로젝트 사례 등의 주제가 포함됩니다.
이 과정은 단순한 이론적인 이해보다는 응용 학습을 강조합니다. 실제 프로젝트에 참여함으로써 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 능력을 과시하는 성과 포트폴리오를 개발하게 됩니다.
Jupyter Labs와 무료 컴퓨터 비전 학습 리소스인 Computer Vision Learning Studio(CV Studio)가 실험실에 결합됩니다.
CV Studio를 사용하면 자신만의 고유한 이미지 분류기와 감지 모델을 업로드하고 훈련하고 테스트할 수 있습니다.
13. 현대 인공 지능 마스터클래스: 6개 프로젝트 구축
Udemy의 "현대 인공 지능 마스터클래스: 6개 프로젝트 구축" 과정을 통해 인공 지능의 중심으로 스릴 넘치는 여행을 떠나실 수 있습니다.
세심하게 계획된 이 과정은 매력적인 프로젝트 기반 학습 환경을 사용하여 학문적 지식과 실용적인 기술을 결합하여 제공합니다.
이 학습 환경의 모든 프로젝트는 인공 지능의 다양한 측면을 드러내고 해당 분야에 대한 포괄적인 이해를 제공하도록 설계되었음을 알게 될 것입니다.
기계 학습부터 딥 러닝, 매혹적인 신경망 분야에 이르기까지 이 프로그램은 흥미로운 주제로 가득 차 있습니다.
XNUMX가지 개별 프로젝트의 도움으로 인공 지능(AI)의 실용적인 측면을 탐구하여 학습 경험을 역동적이고 매력적으로 만들 것입니다.
이론만 배우는 것이 아닌 AI 솔루션을 적용할 수 있는 능력을 키우기 위해 실습에 중점을 두고 있습니다.
여러분이 진행하는 모든 프로젝트는 AI 부문에 필수적인 방법과 기술의 전문가가 되는 데 한 걸음 더 다가가는 것입니다.
당신은 수동적인 학생이 아닌 도전에 나서고 인공지능이 만들어 낼 수 있는 경이로움을 드러내는 적극적인 참여자입니다.
“현대 인공지능 마스터클래스: Build 6 Projects” 과정은 실용적인 프로젝트를 통해 창의성과 문제 해결 능력을 다듬는 플랫폼을 제공함으로써 기존의 학습 기술을 뛰어넘습니다.
과정을 진행하면서 AI 애플리케이션을 개발, 구축 및 개선하는 능력이 크게 향상됩니다.
14. 머신러닝, 딥러닝을 활용한 인공지능
"머신러닝을 이용한 인공지능, 딥러닝" 과정은 조사 과정에서 가이드 역할을 합니다.
현대 인공 지능(AI)을 구동하는 기본 알고리즘과 방법을 탐구하면서 이론과 경험의 풍부한 종합을 제공합니다.
이 과정은 머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)을 결합하여 복잡한 데이터 환경을 탐색하는 데 필요한 도구를 제공합니다. 코스 모듈이 구성되는 방식을 통해 AI, ML 및 DL에 대한 깊은 이해가 장려됩니다.
알고리즘의 계층을 제거함으로써 알고리즘 뒤에 있는 추론을 안내합니다. 포괄적인 이해를 보장하기 위해 이론강의와 실무활동이 연계되어 있습니다.
실제 프로젝트를 수행하면 데이터로부터 학습할 수 있는 지능형 시스템을 만드는 능력이 향상됩니다.
머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)의 매력은 데이터에서 패턴을 찾는 능력입니다. 이 과정에서 신중하게 개발하는 중요한 능력입니다.
신경망의 미로를 안내함으로써 신비한 딥 러닝 분야에 더욱 접근하기 쉬워질 것입니다.
또한 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습의 개념을 명확히 하여 기계 학습 분야에 대한 이해를 돕습니다.
이 과정을 통해 데이터 준비, 모델 평가 및 최적화 접근 방식에 대한 실질적인 이해를 얻고 원칙을 이해할 수 있습니다.
또한 교육에서는 정확한 예측을 생성하기 위해 모델을 구축, 연마 및 개선하는 과정을 명확하게 설명합니다. 활동을 통해 배운 내용을 활용하게 되며, 이를 통해 숙달과 이해가 촉진됩니다.
15. 딥 러닝 AZ 2023
"Deep Learning AZ 2023" 과정에 등록하여 데이터 기반 통찰력의 세계를 탐험해보세요. 본 강좌는 인공지능의 필수 분야인 딥러닝에 능숙해지는 길을 보여주는 등대 역할을 합니다.
공들여 설계된 구성 요소로 신경망을 분석하여 딥 러닝의 어려운 영역을 이해하기 쉽게 만듭니다.
과정을 진행하면서 컨벌루션 및 순환 신경망의 작동 방식에 대해 배우게 되며, 이를 통해 컴퓨터가 복잡한 데이터를 수신하고 처리하는 방법을 확실하게 이해할 수 있습니다.
이 과정에서는 비지도 학습도 다루며, 레이블이 지정되지 않은 데이터에서 패턴을 찾도록 컴퓨터를 가르치는 과학과 기술을 소개합니다.
이 과정의 기본은 학문적 지식을 실제 상황에 적용할 수 있는 수단을 제공하는 실용적인 구성 요소입니다.
지원 능력을 테스트하는 도전적인 프로젝트에 참여하게 됩니다. 딥 러닝 모델 긴급한 문제를 해결하기 위해.
이러한 과제는 단순한 시험이 아닌 능력을 연마하고 딥 러닝의 기본 사항을 확실히 이해할 수 있는 놀이터입니다.
신뢰할 수 있는 딥 러닝 모델을 생성하고 개선하기 위한 두 가지 기본 도구인 Keras와 TensorFlow를 사용하는 방법을 이해하는 것이 이 과정의 주요 내용 중 하나입니다.
또한, 기계-인간 상호작용이라는 매혹적인 분야로 이어질 자연어 처리를 탐구하게 됩니다.
딥러닝에 대한 포괄적인 이해를 보장하기 위해 이 과정에서는 강화학습의 바다도 탐색합니다.
결론
처음에는 초보자가 접근할 수 있는 수많은 AI 강좌를 정리하는 것이 부담스러운 작업처럼 보일 수 있습니다. 하지만 일단 시작하면 인공지능의 기본을 이해하는 길은 의심할 여지 없이 스릴이 넘칩니다.
세심하게 설계된 이 과정은 학문적 지식과 실제 경험을 결합하여 초보자가 인공 지능의 복잡한 영역을 탐색하는 데 도움을 줍니다.
대부분의 입문 과정의 중심이 되는 대화형 튜토리얼과 실용적인 프로젝트를 통해 흥미로운 학습 환경이 조성됩니다.
필요한 지식을 전달하는 동시에 학생들의 호기심과 성공의식을 키워줍니다.
이 과정에서 제공되는 포괄적인 지원과 자료는 지원자를 기술 혁신으로 가득 찬 미래로 이끄는 강력한 발판 역할을 합니다.
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