고급 과정

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인공지능 고급 과정을 학습합니다.
✔️ 학습 대상
인공지능사관학교 인공지능 중급 과정을 이수한 교육생
✔️ 수강 인원
총 6개 클래스 180명 ( 30명/클래스 )
✔️ 학습 목표
인공지능에 대한 깊은 지식과 역량을 기를 수 있는 과정
클라우드 서비스 기반 인공지능 구현
✔️ 학습 내용
인공지능 기술의 이해와 심화 코딩, 이론 교육
✏️ 상세 커리큘럼 
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교육과정명
주요 내용
학습 주요 기술
ㅇ 머신러닝의 개념 및 학습법 - 머신러닝의 개념, 선형 모델 - 지도 학습과 비지도 학습 등 - 머신러닝에 적용해야 하는 학습 방법론과 적용되는 알고리즘 학습 ㅇ 모델 선택과 튜닝, 머신러닝 평가 - 머신 러닝 워크 플로우 학습 - 모델 선택, 모델 세부 튜닝, 머신러닝 평가 - Feature 선택, 클러스터링 알고리즘을 통한 모델 선정 및 결과물의 정확성 평가 방법 학습 ㅇ 추천과 머신러닝 활용 - 추천 알고리즘 학습 - 텍스트 분석, 사기 탐지 등 인공지능을 위한 알고리즘 학습 내용을 적용한 머신러닝 활용 방법 학습
- 추천 알고리즘 - 텍스트 분석 기술
클라우드 컴퓨팅 서비스
Open
ㅇ AWS 개론 - 클라우드 컴퓨팅 서비스 개론 및 사용 이유 - AWS EC2 사용법 및 컴퓨팅 파워 조절, 컨테이너 사용 방법 ㅇ AWS AI 서비스 - SageMaker, S3, AWS 기반의 TensorFlow등 AWS를 기반으로 하는 인공지능 플랫폼 이용법 및 세부 튜닝 방법 학습
- 인공지능 개발을 위한 툴 학습
딥러닝
Open
ㅇ 딥러닝 개념 및 알고리즘 학습 - 인공신경망 및 딥러닝 개념 - CNN(합성곱신경망), RNN(순환신경망)의 개념과 알고리즘 ㅇ 시각, 언어, 음성 AI 구현을 위한 딥러닝 - 인공신경망 구현 및 활용 방법과 인공지능을 위한 알고리즘 학습 내용 적용을 통한 기술 구현 학습 - VAE(변이형 오토인코더), GAN(생성적 적대 신경망) 등 최신 인공지능 트렌드 기술 학습 ㅇ 강화학습을 통한 인공지능 구현
- 이미지와 영상 - 음성 패턴 인식 및 자연어 처리 - 특징 추출
(※ 과정 시작 후 상황에 따라 커리큘럼 내 세부 내용은 변동될 수 있습니다)