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[비환급] 인공지능 기술과 산업별 실무적용 기법
| 수료기준 |
✔ 수료기준은 진도율 80%이상, 총 환산 점수 0점 이상입니다
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| 강사소개 |
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| 차시 | 강의명 |
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| 1차시 | 인공지능 개요 (1) - 인공지능이란 무엇인가? |
| 2차시 | 인공지능 개요 (2) - 인공지능의 역사 |
| 3차시 | 머신러닝의 이해 - 개요 |
| 4차시 | 머신러닝의 이해 - 기초 |
| 5차시 | 지도학습(Supervised Learning) |
| 6차시 | 비지도학습(Unsupervised Learning) |
| 7차시 | 준지도학습(semi-supervised Learning) |
| 8차시 | 강화학습(Reinforcement Learning) |
| 9차시 | 경사하강법과 학습률 |
| 10차시 | 딥러닝(Deep Learning) |
| 11차시 | 퍼셉트론(Perceptron) |
| 12차시 | 인공신경망(Artificial Neural Network)과 레이어(Layer) |
| 13차시 | 인공지능 학습 시 문제점 조치 방안 |
| 14차시 | CNN 알고리즘 |
| 15차시 | 인공지능 활용 - 댁내기기 활용 |
| 16차시 | 인공지능 활용 - 요리추천 |
| 17차시 | 인공지능 활용 - 방범 서비스 |
| 18차시 | 인공지능 활용 - 금융 서비스 |
| 19차시 | 인공지능 활용 - 커플 매칭 서비스 |
| 20차시 | 인공지능과 우리 일의 변화 |
