(인공지능교육)인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개론(AI, Machine Learning, Deep Learning)

인공지능, 머신러닝, 딥러닝 개론(AI, Machine Learning, Deep Learning)

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★ 교육개요 ★

인공지능의 전반적인 이론을 학습하는 과정입니다. 
인공지능 개요, 역사, Trend 등을 이해합니다.
머신러닝의 개요, 유형 (지도학습, 비지도학습, 강화학습)에 대한 이해를 하고, 관련 알고리즘을 살펴 봅니다. 
딥러닝을 위한 뇌 과학을 이해합니다. 
딥러닝의 개요와 활용사례를 이해하며, 딥러닝의 원리는 하나씩 살펴봅니다. 
CNN, RNN, GAN, 오토인코더 같은 신경망 알고리즘을 이해합니다. 
이론 학습 후 인공지능의 활용방안 및 비즈니스 적용 사례를 확인합니다. 

★ 수료조건 ★ 

출석률 80%이상 

★ 교육목표 ★  

인공지능에 대한 입문과정으로 인공지능의 기초 원리를 이해한다. 
인공지능의 핵심인 머신러닝 딥러닝을 이해하여, 이후 텐서플로 같은 딥러닝 프레임워크 학습 시 꼭 이해해야 하는 이론을 습득한다. 
인공지능의 활용 가능성을 확인 후 비즈니스에 접목할 수 있는 통찰을 확보한다. 

★ 교육대상 ★

인공지능 및 머신러닝 딥러닝 개발 입문자
인공지능을 활용한 기획자, 마케터, 관리자 

★ 커리큘럼 ★ 

• 인공지능 개론	- 인공지능 개요 - 인공지능 역사 - 인공지능 트렌드와 4차산업혁명
  머신러닝	- 머신러닝 개요  지도학습, 비지도학습, 강화학습, 유의점 - 머신러닝 알고리즘 예측문제, 분류문제, 군집문제 알고리즘
  인공지능 뇌 과학	- 인공지능과 관련된 인간의 뇌 이해
  딥러닝	- 딥러닝 개요 인공신경망, 딥러닝의 역사와 성과 - 딥러닝 원리  퍼셉트론, 신경망원리, 신경망학습, 정밀학습방법 등 핵심원리  - 신경망 종류  CNN, RNN, GAN, 오토인코더 등의 원리 - 딥러닝 프레임워크 텐서플로, 카페 등 딥러닝 프레임워크 개요 - 효율적인 딥러닝 고속연산처리(GPU, TPU 등)
  인공지능의 활용	- 일상 분야에서의 활용 - 전문 분야에서의 활용 - 창작 분야에서의 활용