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이 과정에서는 다양한 산업의 실제 인공 지능, 기계 학습(ML) 및 생성형 인공 지능(생성형 AI) 사용 사례를 살펴봅니다. 이러한 산업에는 의료, 금융, 마케팅, 엔터테인먼트 등이 포함됩니다. 또한 AI, ML, 생성형 AI의 기능 및 제한 사항, 모델 선택 기법, 주요 비즈니스 지표에 대해서도 알아봅니다.
- 과정 수준: 기초
- 소요 시간: 1시간
활동
이 과정에는 대화형 요소, 비디오, 텍스트 지침, 예시 그래픽이 포함되어 있습니다.
과정 목표
이 과정에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.
- 실제 AI 애플리케이션의 예를 파악합니다.
- AI가 비즈니스 요구 사항을 해결할 수 있는 사용 사례 및 솔루션을 파악합니다.
- AI 및 ML 솔루션이 적절하지 않은 경우를 파악합니다.
- 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습(RL)과 같은 ML 기법을 사용하는 사용 사례를 파악합니다.
- 생성형 AI의 기능을 파악합니다.
- 생성형 AI의 과제를 파악합니다.
- 생성형 AI 모델을 선택할 때 고려해야 할 요소를 파악합니다.
- 생성형 AI 애플리케이션의 비즈니스 지표를 파악합니다.
수강 대상
이 과정의 수강 대상은 다음과 같습니다.
- 특정 직무와 무관하게 기계 학습 및 인공 지능에 관심이 있는 개인
- AWS Certified AI Practitioner 자격증 시험에 응시하려는 개인
수강 전 권장 사항
참석자는 AI, ML 및 생성형 AI에 대한 기본 지식을 제공하는 Fundamentals of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) 과정을 완료하는 것이 좋습니다.
과정 개요
섹션 1: 소개
- 강의 1: 본 과정 사용 방법
- 강의 2: 소개
섹션 2: 인공 지능
- 강의 3: 이전 학습 내용 복습
- 강의 4: 실제 사용 사례의 예
- 강의 5: AI 애플리케이션의 예
섹션 3: 기계 학습
- 강의 6: 기계 학습
- 강의 7: 기계 학습 기법 및 사용 사례
- 강의 8: 지식 확인
섹션 4: 생성형 AI
- 강의 9: 생성형 AI
- 강의 10: 생성형 AI의 기능
- 강의 11: 생성형 AI의 과제
- 강의 12: 생성형 AI 모델 선택 시 고려해야 할 요소
- 강의 13: 생성형 AI의 비즈니스 지표
- 강의 14: 지식 확인
섹션 5: 마무리
- 강의 15: 리소스
- 강의 16: 문의처
