[대외활동] 해외연수프로그램 12기 비즈니스를 위한 AI와 머신러닝 과정 신청 모집

대외활동 - 해외연수프로그램 12기 비즈니스를 위한 AI와 머신러닝 과정 신청 모집

해외연수프로그램 12기 비즈니스를 위한 AI와 머신러닝 과정

 

 

 

○ 모집개요

   - 이 과정은 인공지능(AI)의 핵심 기술을 학습하고 인공지능을 활용하여 여러분의 실무에 적용할 수

     있도록 고안되었습니다. AI 및 데이터 과학 분야의 업계 전문가가 가르치는 6주간의 100%

     온라인 교육과정을 통해 실제 인공지능 비즈니스 사례와 다양한 AI 기능을 학습할 수 있습니다.

○ 기간 및 일정

   - 모집기간: ~10월 7일 까지

   - 교육기간: 10월 12일~11월 16일 (6주)

 

○ 지원자격

   - AI, SW관련학과 대학생 부터 새내기 회사원, 연구원, 임원진까지 데이터 사이언스

     교육에 관심있는 누구나 신청가능

 

○ 모집인원

   - 제한없음 

○ 교육특징

   - 1) 평가 및 피드백: 4개, 각각 25%

     각 과제에 대한 점수와 의견으로 구성되어 있습니다.

     2) 목표 및 학습결과 

     이 과정을 마치면 비즈니스에서 AI에 대한 잠재적인 애플리케이션을 식별할 수 있는 기술과

     지식을 보유하실 수 있습니다.

     3) 목표 및 학습결과

     본 수업은 총 3번의 과제를 제공하여, 수업을 성공적으로 완료할 수 있도록 도와줍니다.

     ① AI가 무엇인지, AI의 역할과 AI가 조직에 가져올 수 있는 잠재적 이점을 설명할 수 있습니다.

     ② AI의 주요 기능과 AI를 적용하는 데 필요한 핵심 관련 기술을 파악할 수 있습니다.

     ③ 자율주행 자동차 또는 지능형 보조장치와 같은 복잡한 AI 시스템을 구동하는 데

     필요한 다양한 구성 요소를 설명할 수 있습니다.

     ④ 경제, 정부 및 사회 등 여러 분야에서 발생할 수 있는 AI의 윤리적 영향에 관해 토론할 수 있습니다.

     ⑤ AI 솔루션에서 다양한 유형, 특성 및 데이터 사용을 식별할 수 있습니다.

     ⑥ 정보 추출, 클러스터링, 예측뿐만 아니라 검색 및 계획 기술과 같은 기본 수업을 설명할 수 있습니다.

     ⑦ 통찰력과 이해력 향상을 위해 자연어, 이미지 및 수치 데이터의 의미를 처리, 분석 및 추출하는 데

     사용할 수 있는 소프트웨어를 식별할 수 있습니다.

     성공적으로 코스 완료 시 수료증 및 등급 인증서를 받게 됩니다.

○ 교육내용

    - 수업은 6주간 진행됩니다.

     [1주차 - AI 소개]

     AI가 무엇인지, 애플리케이션과 기능에 관한 주요 수업 이해 

     다양한 AI 유형 차이 이해와 각 분야의 최첨단 기술 현황 개요

     AI와 관련된 핵심 기술과 이 분양의 주요 업체에 관한 숙지

     AI. 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)과 같은 기타 기술 동향 간의 관계 이해

     AI에서 데이터의 역할 이해

     데이터 품질, 투명성, 편견 및 개인 정보를 비롯하여 조직에 AI를 적용하는 가장 큰 과제 이해

     AI의 한계 이해

     [2주차 - 사례 연구: 고객을 알기 위한 학습]

     감독 및 비감독 머신러닝 알고리즘의 차이 이해

     회귀, 분류 및 클러스터링과 같은 머신러닝의 기본 수업 이해

     머신러닝이 해결할 수 있는 문제 유형 이해와 애플리케이션 컨텍스트에서 유용한 

     머신러닝 작업 선택 가능

     자연어 처리(NLP) 파이프라인을 작성하는 데 사용되는 주요 활동 및 기술 이해

     통계 처리 및 단어 분포

     머신러닝 모델에 대한 입력으로 사용할 텍스트 데이터에서 기능을 생성하는 방법 학습

     회귀 분석, 분류 및 클러스터링을 적용한 정보 추출 및 구매 항목 추천

     정서 분석 수행을 위한 감독 분류 적용

     머신러닝 모델의 결과 분석, 평가 및 해석

     [3주차- 사례 연구: 고객 경험 향상]

     튜링 테스트의 개념과 AI 시스템 개선 방법에 관한 이해

     자연어 생성에서 가장 중요한 방법과 기술 숙지

     자연어 처리에 관한 딥러닝 접근법과 사용 용도에 관한 개요 

     자연어 이해 및 음성 인식에서 가장 중요한 방법과 도구 이해

     대화형 행위자(예: 챗봇) 설계 방법 학습

     [4주차- 사례 연구: 검색 및 권장 사항]

     클러스터링 알고리즘

     주제 모델링

     지식 기반: 어떻게 만들어지는가? 어떤 목적으로 사용하는가?

     개체명 인식(NER)에 관한 지식 기반 사용

     시맨틱 웹 소개

     지식 기반을 사용하여 관련 정보(예: SPARQL 및 Google 지식 그래프) 추출

     [5주차- 사례 연구 : 컴퓨터 비전 주제]

     이미지 처리 및 컴퓨터 비전에 관한 기존 접근법

     이미지 분류 및 클러스터링

     특징 추출

     나선형 신경망: 생물학적으로 영감을 얻은 모델

     그림은 100(0) 단어의 가치에 해당: 텍스트 기술을 생성하기 위한 나선형 신경망(CNN)과 

     대화형 행위자 결합

     자동 감시 시스템

     [6주차- AI의 향후 방향]

     현재의 제한 사항

     기술적 진보

     사회 문화적 변화

     윤리적 문제

     도덕적 문제

     법적 문제

○ 활동혜택

   - #1:1 교육생 튜터링 및 그룹 튜터링   

     성공적인 개인 학습(학습가이드, 과정 모니터링 등)을 위한 개별지도 교사배치(튜터링)

     교육기간 중 예약을 통해서 진행되는 1:1 튜터링 진행 (주 1회 / 6주)

     코스별, 학습 커뮤니티를 통한 그룹 튜터링 진행

     #영국 사우샘프턴대학교 명의 수료증 제공 (출석 및 과제 이수시)

 

 

○ 유의사항

   - 단체신청의 경우 운영사무국으로 별도 문의 바람

○ 문의

   - etedu2019@gmail.com

https://www.all-con.co.kr/uni_activity/470689 

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