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이 과정에서는 1950년대 인공지능의 기원부터 현재 딥러닝과 빅데이터 시대에 이르기까지 인공지능의 진화와 핵심 개념을 살펴봅니다. 학습자는 지도, 비지도, 강화 학습 접근법을 포함한 AI 기본 사항과 머신러닝 원리를 포괄적으로 이해하게 됩니다. 이 과정에서는 데이터 수집부터 모델 배포까지 머신러닝 파이프라인의 체계적인 워크플로우를 다룹니다. 또한 인공 신경망과 여러 숨겨진 레이어를 통해 복잡한 패턴을 학습하는 능력에 초점을 맞춰 딥러닝 개념을 탐구합니다. 학습자는 AI 및 머신러닝 개념에 대한 탄탄한 기초를 다지고 빠르게 진화하는 이 분야에서 더 깊이 탐구할 수 있도록 준비할 수 있습니다.
활동
온디맨드, 셀프 서비스 교육, 동영상
과정 목표
- 인공 지능과 머신 러닝의 관계 이해
- 머신 러닝 파이프라인과 딥 러닝 이해
과정 개요
- 머신 러닝
- 인공 지능의 개념 및 역사
- 머신 러닝의 개념과 관련 용어
- 머신 러닝 학습 유형
- 딥 러닝
- 머신 러닝 파이프라인
- 딥 러닝 개념 및 관련 용어
