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디지털역량 인공지능
인공지능 서비스 구현 및 플랫폼 연계
인공지능은 오랜 침체기를 거쳐 클라우드 컴퓨팅 환경의 급속한 발전과 빅데이터가 뒷받침되어 딥러닝이 구현되는 극적인 돌파구가 열리면서 전환기를 맞고 있습니다. 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 요소로 기계에게 이미지와 소리를 인식하는 방법을 가르치는 심화학습 기법이 영상인식, 음성인식, 번역 등 다양한 분야에 적용되면서 구체적인 결과를 만들어 내고 있습니다. 인공지능의 이론적 학습을 바탕으로 학습을 위한 코드 구현과 인공지능의 추론 결과를 실습 위주로 진행하므로써 인공지능에 대한 전반적인 이해를 갖춤과 동시에 인공지능 시스템의 원리와 특징, 문제해결 과정을 이해할 수 있도록 하기 위한 과정으로 꾸몄습니다. 인공지능의 기초 및 플랫폼 연동구현, 인터페이스 환경구축까지 인공지능서비스 구현까지 가능하도록 구성하였습니다.
- 강사
- 김상복
- 차시 수
- 16차시 (9시간)
- 학습기간
- 신청일로부터 60일간
- 만족도
-
별점 4.5개93% (44명)
- 수료기준
- 60%이상 이수
- 난이도
- 초급
학습 목차
- 1 인공지능의 소개 1,783
- 2 인공지능 국가 발전 계획 1,053
- 3 인공지능 학습용 데이터 구축 현황 및 확보 방법 1,006
- 4 인공지능 프레임워크 및 플랫폼 이해 1,024
- 5 플랫폼 가입하기 973
- 6 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (Vision 1) 933
- 7 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (Vision 2) 833
- 8 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (NLP 1) 813
- 9 플랫폼 인공지능 모델 연동 구현 (NLP 2) 810
수강안내
| 학습방법 | 온라인 |
|---|---|
| 학습기간 | 신청일로부터 60일간 |
| 난이도 | 초급 |
| 수료기준 | 60%이상 수료 |
| 유의사항 |
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강사 소개
김상복 강사
- 경력
- [학력]
- 서울과학기술대학교 IT정책대학원 공학박사
[경력]
- ㈜아이삭 정책기술컨설팅
- ㈜키삭 정보기술컨설팅
- ㈜유니트랙 SW아키텍쳐
- ㈜씨큐어넷 업무분석
수강평
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좋은 강의입니다.
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인공지능에 대해 이해의 학습이 되었음
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좋은 내용 감사합니다!
