인증이 포함된 AI 무료 온라인 과정

인공 지능과 기계 학습은 혁신의 새로운 동인입니다. 본질적으로 인간이 할 수 있는 작업은 이제 스마트 기계가 매우 정확하게 수행합니다. 그들은 새로운 모델을 배우고, 다양한 문제를 해결하고, 데이터를 기반으로 정확한 결정을 내리고, 인간과 매우 유사한 결과를 생성하는 기술을 가지고 있습니다. 기계는 서로 통신할 수 있으며 짧은 시간에 수백만 개의 데이터를 전송할 수 있습니다. 인공 지능이 발전함에 따라 기계는 인간의 개입 없이 경험을 통해 스스로를 개선할 수 있는 기술을 갖게 될 것입니다.

무료 인공 지능 과정 정보

기계 학습 과정 과 함께 인공 지능 과정 에는 프로그래밍 언어, 컴퓨터 과학, 파이썬 코드, 데이터 과학, 심리학, 신경학, 파이썬을 사용한 기계 학습 등이 포함됩니다. 인공 지능에 대한 입문 수업은 이 분야에서 중요한 다양한 구성 요소에 대한 기본 지식을 얻는 동시에 개인 연구 및 개발을 위한 충분한 공간을 만드는 데 도움이 됩니다. 논리 추론 문제, 알고리즘 중심 게임 등 지능형 에이전트의 인공 지능 프로그래밍으로 실제 실험도 시작됩니다.

인공 지능 학습의 예로는 스마트폰의 안면 인식, 드론, 글로벌 언어 번역기, 자율주행차 등이 있습니다.

또 다른 중요한 기조연설은 데이터 과학, 머신 러닝, 딥 러닝, 파이썬 코드 및 로봇 공학 과정을 통해 인공 지능의 더 나은 이해와 더 나은 기능을 돕는 것입니다. 기계 작동 방식에 대한 기본 학습, 2D와 3D 공간 관계를 구별할 수 있는 능력, 로봇 팔 기능 방법, 전체 AI 시스템 전략 수립.

기계 학습에 대한 교육은 인공 지능을 마스터하는 데 중요한 단계입니다. 모델 분석, 컴퓨터 비전, 데이터 클러스터링, 문제 해결, 데이터 강화, 머신 러닝 알고리즘, 얼굴 인식, 음성 인식, 데이터 마이닝, 데이터에 대한 고정된 순서의 순차적 모델에 대한 별도의 학습을 탐색해야 합니다. 데이터 분석을 배우려면 일반적으로 입문 수업에 포함되는 Python, R, Java 등을 배워야 합니다.

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인공 지능 과정은 학습자에게 다음 개념도 가르칩니다.

• 인공 지능 아키텍처
• A3C로 작업하도록 학습자 교육
• 고급 및 제어된 인공 지능 모델
• Tesla와 같은 자율 주행 자동차에 대한 지식
• 게임 성능에 대한 인공 지능 테스트 실행
• 머신러닝의 기능

인공 지능의 유형

인증서가 있는 인공 지능 온라인 과정 은 인공 지능의 세 가지 하위 분야에 대한 지식을 제공합니다. 그것들은 다음과 같습니다:

1. 인공지능

우리 모두가 알고 있듯이 인공 지능은 실제 문제에 대한 솔루션을 제공할 수 있는 스마트 기계를 구축하는 데 중점을 둡니다.

2. 머신러닝

데이터와 실행을 기반으로 모든 개인에게 맞춤형 경험을 제공하는 알고리즘에 대한 연구입니다. 머신러닝(Machine Learning)이라는 용어는 인공지능(AI)의 선구자인 아서 사무엘(Arthur Samuel)에 의해 만들어졌습니다. 그는 이를 "명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터에 학습 능력을 부여하는 연구 분야"라고 설명합니다. ML은 .

3. 딥러닝

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 분야라고 할 수 있습니다. 효율적인 기계 학습을 달성하기 위해 기계는 데이터의 다양한 계층과 하위 계층을 학습해야 합니다. 이 모델의 깊이는 데이터의 레이어 수로 표현됩니다. 예를 들어 스마트폰의 얼굴 인식에는 7개의 데이터 레이어가 있습니다. 데이터 학습의 이 단계에서 학습은 신경망을 통해 수행됩니다. 신경망은 학습 패턴을 형성하기 위해 레이어가 서로 쌓이는 구성된 디자인입니다.

학습은 신경망을 통해 이루어집니다. 신경망은 학습 패턴을 형성하기 위해 레이어가 서로 쌓이는 구성된 디자인입니다.

인공 지능은 어디에 사용됩니까?

인공지능의 활용은 다양하다. 그것들은 다음과 같습니다:

• 인공 지능은 프로젝트가 반복적이고 일상적인 곳에서 사용됩니다. 인공 지능은 고급 기계이기 때문에 결코 고갈되지 않고 작업량이 상당히 줄어듭니다. 또한 엄청난 양의 작업이 성능을 망치지 않는다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 인공 지능은 이러한 영역에서 사용됩니다.
• 무료 AI 과정 은 학습 개선에 도움이 됩니다.

인공 지능은 개념이나 제품을 완전히 폐기하는 대신 개선의 기회를 허용하여 낭비를 최소화합니다. 기존 제품을 개선하는 것은 처음부터 새로 만드는 것보다 항상 더 나은 아이디어입니다.

• 인공 지능에서는 정보 학습이나 데이터 실행에 적용되었던 기존의 규칙을 따르지 않습니다. 현대적이고 혁신적인 시대를 기반으로 판단합니다.
• 인공 지능의 예로 Facebook 태깅 시스템을 들 수 있습니다. 이전에는 Facebook에 사진을 업로드하는 동안 계정에 수동으로 태그를 지정해야 했습니다. 그러나 이제 인공 지능을 사용하면 이미 제안한 계정에서 선택하여 태그를 지정할 수 있습니다.

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• 주당 15시간 권장
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결론

인공 지능은 현대 세계의 미래입니다. 오늘날, 우리가 말하는 것처럼 빠르게 발전하고 있는 10억 달러 규모의 산업입니다. AI를 사용하면 아직 발굴할 것이 너무 많습니다. 전 세계적으로 기업과 조직이 AI에 투자하면서 자격을 갖춘 AI 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 이 기회를 활용하고 싶다면 무료 인공 지능 과정 을 선택하십시오!