15년에 배울 수 있는 최고의 AI 코스 2023개 이상: 무료 및 유료
요컨대
AI는 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발입니다.
AI에서 일하려면 수학, 통계, 프로그래밍 및 기계 학습 알고리즘에 대한 지식이 필요합니다.
AI와 관련된 윤리적 문제에는 편견, 개인 정보 보호 및 일자리 대체가 포함됩니다.
AI에 대해 배울 수 있는 무료 과정 및 MOOC를 포함한 많은 온라인 리소스를 사용할 수 있습니다.
인공 지능은 우리가 생활하고 일하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 지닌 빠르게 성장하는 분야입니다. 자율주행 자동차에서 맞춤형 의료에 이르기까지 AI는 이미 많은 산업에 상당한 영향을 미쳤으며 전례 없는 속도로 계속 발전하고 있습니다.
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이러한 수요를 충족하기 위해 이제 무료 및 유료, 온라인 및 대면 모두에서 사용할 수 있는 광범위한 AI 과정이 있습니다. 이 과정은 기초부터 다양한 주제를 다룹니다. 기계 학습 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 보다 전문화된 영역에 대한 딥 러닝. 학생, 전문가 및 이 흥미진진한 분야에 관심이 있는 모든 사람을 위해 설계되었습니다.
이 목록에는 Stanford 및 MIT와 같은 일류 대학의 과정을 포함하여 현재 사용 가능한 최고의 AI 과정이 포함되어 있습니다. 산업 Google 및 IBM과 같은 리더. 기계 학습을 처음 접하는 초보자와 지식을 넓히려는 숙련된 전문가 모두에게 적합합니다.
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최고의 AI 코스 비교 시트
전 세계 여러 유명 기관에서 제공하는 온라인과 오프라인, 무료 및 유료 AI 과정이 많이 있습니다. 최고의 AI 코스는 다음과 같습니다.
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AI 연구는 미래의 프로그램을 설계하는 데에도 중요합니다. 120년 상위 2023개 이상의 AI 생성 콘텐츠: 이미지, 음악, 비디오
최고의 무료 AI 코스
모두를위한 AI
"모두를위한 AICoursera의 과정은 인공 지능(AI) 분야에 대한 포괄적인 개요를 제공하는 입문 과정입니다. 이 과정은 AI에 대해 배우는 데 관심이 있지만 해당 분야에 대한 기술적 배경이 반드시 필요한 것은 아닌 개인을 위해 설계되었습니다.
이 과정은 선도적인 AI 연구원이자 Coursera의 공동 설립자인 Andrew Ng가 진행합니다. XNUMX주간의 자료로 구성되어 있으며 각 자료에는 여러 동영상 강의와 퀴즈가 포함되어 있습니다. 과정 기계 학습, 신경망, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로봇 공학 등 AI와 관련된 광범위한 주제를 다룹니다.
이 과정은 기계 학습 알고리즘 및 기술과 실제 적용을 포함하여 AI의 기본 원칙을 다룹니다. 학습자는 AI와 관련된 윤리적 및 사회적 고려 사항을 탐구합니다. 의료, 금융, 교통 등 다양한 분야에서 AI 활용을 다룬다.
전반적으로 "모두를 위한 AI" 과정은 AI 분야에 대한 훌륭한 입문서이며 해당 주제에 대한 기초적인 이해를 얻고자 하는 모든 사람에게 적합합니다. 사전 기술 지식이 필요하지 않으며 원하는 속도로 완료할 수 있습니다.
지도 머신 러닝: 회귀 및 분류
"지도 머신 러닝: 회귀 및 분류Coursera의 코스는 선도적인 AI 연구원이자 Coursera의 공동 설립자인 Andrew Ng가 가르치는 인기 있는 온라인 코스입니다. 이 과정은 기계 학습의 하위 분야인 기계 학습에 대한 포괄적인 입문을 제공하도록 설계되었습니다. 인공 지능 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘 개발에 중점을 둡니다.
이 과정은 11주의 자료로 구성되어 있으며 각 자료에는 여러 비디오 강의, 퀴즈 및 프로그래밍 과제가 포함되어 있습니다. 그러나 이 과정은 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 신경망, 지원 벡터 머신, 클러스터링 및 이상 감지를 포함하여 기계 학습과 관련된 광범위한 주제를 다룹니다.
전반적으로 Coursera의 "머신 러닝" 과정은 머신 러닝의 탄탄한 기초를 다지고자 하는 모든 사람에게 훌륭한 리소스입니다. 해당 분야에서 가장 존경받는 전문가 중 한 명이 과정을 가르치고 주제에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다.
깊은 학습
"깊은 학습” Coursera 전문화 과정은 Andrew Ng와 전문 강사 팀이 가르치는 종합 온라인 과정입니다. 이 전문 분야의 디자인은 딥 러닝에 대한 철저한 소개를 제공하는 것입니다. 예측 및 분류의 정확도를 향상시키기 위해 여러 계층으로 인공 신경망을 가르치는 데 집중하는 기계 학습의 하위 분야입니다.
전문화 과정은 각각 딥 러닝의 다양한 측면을 다루는 XNUMX개 과정으로 구성됩니다. 과정은 다음과 같습니다.
- 신경망 및 딥 러닝: 이 과정은 딥 러닝 및 신경망 구축 및 훈련 방법을 포함하여 기본 사항을 다룹니다.
- 심층 신경망 개선: 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화: 이 과정에서는 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화를 포함하여 심층 신경망의 성능을 개선하기 위한 고급 기술을 다룹니다.
- 기계 학습 프로젝트 구조화: 이 과정에서는 모델의 오류를 진단하고 수정하는 방법을 포함하여 기계 학습 프로젝트를 구성하는 방법을 설명합니다.
- 컨벌루션 신경망: 이 과정은 이미지 인식과 같은 컴퓨터 비전 작업에 일반적으로 사용되는 컨볼루션 신경망을 다룹니다.
- 시퀀스 모델: 이 과정은 자연어 처리 및 순차 데이터와 관련된 기타 응용 프로그램에서 사용되는 시퀀스 모델을 다룹니다.
전반적으로 전 세계 수천 명의 학생들이 Coursera에서 높은 평가를 받는 "딥 러닝" 전문 과정을 이수했습니다. 이 과정은 프로그래밍 및 기계 학습에 대한 기본 지식을 갖춘 개인을 대상으로 하며 딥 러닝의 최신 기술을 가르치는 것을 목표로 합니다.
IBM의 응용 인공 지능
"IBM의 응용 인공 지능” Coursera의 전문 인증서는 다음에서 제공하는 프로그램입니다. IBM 왓슨 AI. 이 인증서는 실제 환경에서 AI 솔루션을 구축하고 배포하는 데 필요한 기술과 지식을 학습자에게 제공하도록 설계되었습니다.
이 프로그램은 XNUMX개의 과정으로 구성되어 있으며 각 과정은 응용 분야의 서로 다른 측면을 다루고 있습니다. 인공 지능. 과정은 다음과 같습니다.
- 장점 소개 인공 지능: 이 과정은 AI의 역사, 기본 원칙 및 응용 프로그램을 포함한 AI 개요.
- IBM Watson을 사용하여 AI 시작하기: 이 과정에서는 IBM Watson을 사용하여 AI 솔루션을 구축하고 배포하는 방법을 알려줍니다.
- Watson API로 AI 애플리케이션 구축: 이 과정에서는 다양한 Watson API를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하고 배포하는 방법을 다룹니다.
- Watson API로 챗봇 구축: 이 과정에서는 Watson API를 사용하여 고객 서비스 및 기타 애플리케이션용 챗봇을 구축하는 방법을 설명합니다.
- Watson 및 OpenCV를 사용한 컴퓨터 비전 소개: 이 과정에서는 컴퓨터 비전과 Watson 및 OpenCV를 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축하는 방법을 다룹니다.
- TensorFlow로 AI 애플리케이션 구축: 이 과정에서는 빌드 및 배포에 널리 사용되는 프레임워크인 TensorFlow를 다룹니다. 딥 러닝 모델.
요약하자면, 프로그램 전반에 걸쳐 데이터 전처리 방법, 기차 모델, 성능을 평가합니다. 또한 편견과 공정성을 포함하여 AI의 윤리적 및 사회적 영향에 대해 배웁니다.
CS50의 Python을 이용한 인공 지능 소개
"CS50의 Python을 이용한 인공 지능 소개”는 Harvard University에서 edX를 통해 제공하는 온라인 과정입니다. 이 과정은 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 인공 지능 및 기계 학습에 대한 소개를 제공하도록 설계되었습니다.
이 과정은 여러 모듈로 구성되어 있으며 각 모듈에는 비디오 강의, 퀴즈 및 프로그래밍 과제가 포함되어 있습니다. 이 과정은 검색 알고리즘, 최적화, 기계 학습 및 딥 러닝을 포함하여 인공 지능 및 기계 학습과 관련된 다양한 주제를 다룹니다.
요약하면, "Python을 사용한 AI 입문"은 인공 지능 및 기계 학습의 견고한 기반을 제공하는 높은 평가를 받는 과정입니다. 그러나이 과정은 전 세계 수천 명의 학습자가 완료했습니다. 이러한 주제에 대해 배우고자 하는 모든 사람에게 적합하며 어느 정도 프로그래밍 경험이 있는 개인을 위해 설계되었습니다. AI 또는 기계 학습에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 따라서 과정을 마치면 학습자는 AI 및 기계 학습 기술을 실제 문제에 적용할 수 있는 기술과 지식을 갖게 됩니다.
데이터 및 AI 기초
"데이터 및 AI 기초”는 Microsoft에서 edX를 통해 제공하는 온라인 과정입니다. 이 과정은 데이터 분석 및 인공 지능(AI)에 대한 소개를 제공하도록 설계되었습니다.
이 과정은 각각 비디오 강의, 퀴즈 및 실습 랩을 포함하는 여러 모듈로 구성됩니다. 이 과정은 데이터 유형 및 소스, 데이터 랭글링, 데이터 시각화, 기계 학습 및 딥 러닝을 포함하여 데이터 분석 및 AI와 관련된 다양한 주제를 다룹니다.
과정 전반에 걸쳐 Azure를 비롯한 다양한 도구 및 플랫폼을 사용하는 방법을 배웁니다. 기계 학습, Python 및 Jupyter 노트북을 사용하여 데이터 분석을 수행하고 AI 모델을 구축합니다. 또한 공정성, 개인 정보 보호 및 보안을 포함하여 AI의 윤리적 및 사회적 영향에 대해 배웁니다.
전반적으로 어느 정도 프로그래밍 경험이 있는 개인이 과정을 수강할 수 있으며 데이터 분석이나 AI에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 이 과정은 자기 주도형 과정이며 학습자는 과정 자료를 완료하는 데 필요한 만큼 시간을 할애할 수 있습니다.
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머신 러닝 소개
"머신 러닝 소개”는 기계 학습의 기초를 소개하는 Udacity에서 제공하는 온라인 과정입니다. 이 과정은 약간의 프로그래밍 경험이 있지만 기계 학습에 대한 이전 노출이 반드시 필요한 것은 아닌 개인을 대상으로 합니다.
과정의 각 수업은 기계 학습의 다른 측면을 다룹니다. 여기에는 감독 및 비지도 학습, 기능 확장, 교차 검증, 과적합 및 성능 메트릭이 포함됩니다. 또한 이 과정은 Python 프로그래밍 언어와 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 구현하고 적용합니다.
요약하면 이 과정을 통해 학습자는 시간 제한 없이 자신의 진도에 맞춰 완료할 수 있습니다. 이 과정에는 기계 학습 알고리즘에 대한 실습 경험을 제공하기 위한 비디오 강의, 퀴즈 및 프로그래밍 과제가 포함됩니다. 이 과정은 학습자가 기계 학습 개념 및 기술에 대한 이해를 향상할 수 있도록 설계되었습니다.
강화 학습
"강화 학습 Course by David Silver'는 DeepMind의 연구원인 David Silver가 2015년에 처음 제안한 강화 학습(RL)에 대한 동영상 강의 시리즈입니다. 이 과정은 각각 약 10~1시간 동안 지속되는 2개의 비디오 강의로 구성되며 Markov Decision Processes, Monte Carlo 방법, 시간차 학습 및 심층 강화 학습을 포함하여 RL과 관련된 광범위한 주제를 다룹니다.
이 과정은 수학, 컴퓨터 과학 또는 관련 분야에 대한 배경 지식이 있는 개인에게 적합합니다. 이론과 실제 예제를 모두 포함하여 RL에 대한 포괄적인 소개를 제공합니다.
전 세계 수천 명의 학습자가 강의를 시청했습니다. 이 과정은 RL에 관심이 있는 학생과 연구자에게 인기 있는 리소스입니다.
AI로서 언어 모델, 2023년에는 과정의 현재 상태에 대한 실시간 업데이트를 제공할 수 없습니다. 그러나 그 인기와 유용성을 고려할 때 이 자료는 RL에 대해 배우는 데 관심이 있는 모든 사람에게 여전히 관련성이 있고 가치가 있을 것입니다.
TensorFlow 개발자 전문 인증서
"텐서플로우 개발자” Professional Certificate는 Coursera가 deeplearning.ai와 공동으로 제공하는 온라인 프로그램입니다. 이 프로그램은 TensorFlow를 사용하여 딥 러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 학습자에게 가르치는 것을 목표로 합니다. 오픈 소스 소프트웨어 Google에서 만든 라이브러리입니다.
이 프로그램은 XNUMX개의 과정으로 구성되어 있으며 각 과정은 TensorFlow. 과정은 다음과 같습니다.
- AI, 기계 학습 및 딥 러닝을 위한 TensorFlow 소개: 이 과정에서는 TensorFlow를 소개하고 딥 러닝 모델 구축 및 교육의 기본 사항을 다룹니다.
- TensorFlow의 컨볼루션 신경망: 이 과정은 이미지 분류에 일반적으로 사용되는 신경망 유형인 CNN(컨볼루션 신경망)에 중점을 두고 학습자에게 TensorFlow를 사용하여 CNN을 구축하고 교육하는 방법을 가르칩니다.
- TensorFlow의 자연어 처리: 이 과정에서는 텍스트 분류 및 감정 분석과 같은 자연어 처리(NLP) 기술을 다루고 TensorFlow를 사용하여 이러한 기술을 적용하는 방법을 학습자에게 가르칩니다.
- 시퀀스, 시계열 및 예측: 이 과정은 시계열 데이터를 분석하기 위해 순환 신경망(RNN) 및 기타 딥 러닝 모델을 구축하고 훈련하는 방법을 학습자에게 가르칩니다.
이 프로그램은 자기 주도적이며 학습자는 각 과정을 완료하는 데 필요한 시간만큼 소요될 수 있습니다. 각 과정에는 비디오 강의, 퀴즈 및 프로그래밍 과제가 포함되어 있으며 학습자가 수료증을 취득하려면 완료해야 합니다.
코더를위한 실용적인 딥 러닝
fast.ai 과정은 fast.ai에서 제공하는 딥 러닝 및 기계 학습에 대한 온라인 과정입니다. Fast.ai는 Jeremy Howard와 Rachel Thomas가 설립한 연구소이자 교육 기관입니다. 이 과정은 실용적이고 경험적인 것을 목표로 합니다. 따라서 이 과정은 학습자에게 Python과 fastai 라이브러리를 활용하여 딥 러닝 모델을 제작하는 방법을 교육합니다.
이 과정은 두 부분으로 구성됩니다.코더를위한 실용적인 딥 러닝" 과정 및 "코더를 위한 최첨단 딥 러닝" 과정. 과정의 첫 번째 부분은 다음을 포함하여 딥 러닝의 기본 사항을 다룹니다. 신경망, 컨볼루션 신경망 및 순환 신경망. 따라서 과정의 두 번째 부분에서는 생성 모델, 강화 학습 및 자연어 처리를 포함하여 딥 러닝의 고급 주제를 다룹니다.
이 과정은 모든 능숙도 수준의 학습자를 포함하는 것을 목표로 하며 머신 러닝 또는 딥 러닝에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 또한 이 과정은 교육을 위해 Jupyter 노트북을 사용하고 학습자가 Google Colaboratory를 사용하여 수행할 수 있는 실용적인 코딩 연습을 포함합니다.
이 과정에서 다루는 주요 주제는 다음과 같습니다.
- 이미지 분류
- 물체 감지
- 자연 언어 처리
- 추천 시스템
- 생성 모델
- 강화 학습
따라서 과정을 이수한 학습자는 딥 러닝 및 머신 러닝 개념을 이해하고 다양한 애플리케이션을 위한 딥 러닝 모델을 구축 및 배포할 수 있는 기술을 갖게 됩니다. 이 과정은 기계 학습 분야에서 존경을 받고 있으며 전문가들은 초보자를 위한 출발점으로 추천합니다.
머신 러닝 단기 집중 과정
구글 머신 러닝 단기 집중 과정 기계 학습 개념, 도구 및 기술에 대한 소개를 제공하는 Google에서 제공하는 무료 온라인 과정입니다. 이 과정은 기계 학습에 대한 경험이 거의 없거나 전혀 없는 개발자를 대상으로 하며 해당 분야에 대한 빠르고 실용적인 개요를 제공하는 것을 목표로 합니다.
따라서 이 과정은 각각 기계 학습의 고유한 측면을 다루는 수많은 모듈로 세분화됩니다. 이러한 모듈에는 다음이 포함됩니다.
- 머신 러닝 소개. 이 모듈에서는 기계 학습에 사용되는 기본 개념과 용어에 대한 개요를 제공하고 학습자에게 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습을 소개합니다.
- TensorFlow를 사용한 기계 학습. 이 모듈에서는 Google에서 기계 학습 모델을 개발하는 데 사용하는 TensorFlow 프레임워크를 소개합니다.
- 일반화, 과대적합 및 과소적합. 이 모듈에서는 일반화, 과적합 및 과소적합의 개념과 기계 학습 모델을 구축할 때 이러한 개념을 피하는 방법을 설명합니다.
- 신경망. 이 모듈은 뇌의 구조에서 영감을 받은 기계 학습 모델 클래스인 신경망에 대한 소개를 제공합니다.
- 신경망 훈련.이 모듈에서는 역전파를 사용하여 신경망을 훈련시키는 방법을 설명하고 신경망의 성능을 향상시키는 기술을 소개합니다.
- 심층 신경망: 이 모듈은 여러 계층이 있는 신경망인 심층 신경망에 대한 소개를 제공합니다.
- TensorFlow 프로그래밍: 이 모듈은 TensorFlow 프로그래밍에 대한 소개를 제공하고 텐서, 작업 및 그래프와 같은 주제를 다룹니다.
요약하면 이 과정은 비디오 강의, 대화식 연습 및 프로그래밍 과제로 구성되며 학습자는 자신의 진도에 맞춰 완료할 수 있습니다. 과정을 마치면 학습자는 기계 학습 개념과 기술에 대한 기본적인 이해를 갖게 되며 TensorFlow를 사용하여 간단한 기계 학습 모델을 구축할 수 있습니다.
권장 사항 : 10년 최고의 AI 사진 편집기 2023개 이상: 온라인 및 무료
최고의 유료 AI 코스
AI 프로그래밍과 파이썬
"AI 프로그래밍과 파이썬” Udacity에서 제공하는 Nanodegree 프로그램은 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 학습자에게 인공 지능 및 기계 학습에 대한 포괄적인 소개를 제공하도록 설계되었습니다.
이 프로그램은 각각 AI 및 기계 학습의 다양한 측면을 다루는 XNUMX개의 과정으로 구성됩니다. 과정은 다음과 같습니다.
- 파이썬 프로그래밍 소개. 이 과정은 데이터 구조, 제어 구조 및 함수를 포함하여 Python 프로그래밍의 기본 사항을 다룹니다.
- Python을 사용한 기계 학습 소개. 이 과정은 NumPy, Pandas 및 Scikit-learn과 같은 인기 있는 라이브러리를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하고 평가하는 방법을 알려줍니다.
- PyTorch를 이용한 딥 러닝. 이 과정에서는 PyTorch 라이브러리를 사용하여 신경망을 구축하고 교육하는 방법을 포함하여 딥 러닝을 다룹니다.
- 적용된 AI: 이 과정은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 게임 플레이 등 AI의 다양한 응용을 다룹니다.
- AI 캡스톤 프로젝트. 이 과정에서는 이전 과정에서 배운 지식과 기술을 실제 프로젝트에 적용합니다.
프로그램 전반에 걸쳐 Python 및 다양한 라이브러리를 사용하여 데이터를 전처리하고, 모델을 훈련하고, 성능을 평가하는 방법을 배웁니다. 또한 편견과 공정성을 포함하여 AI의 윤리적 및 사회적 영향에 대해 배웁니다.
"AI Programming with Python" Nanodegree 프로그램은 어느 정도 프로그래밍 경험이 있는 개인을 대상으로 하지만 AI 또는 기계 학습에 대한 사전 지식을 요구하지 않습니다. 자기 주도식 프로그램이며 학습자는 과정 자료를 완료하는 데 필요한 만큼 시간을 할애할 수 있습니다.
요약하자면, 이 프로그램은 높은 평가를 받고 있으며 전 세계 수천 명의 학습자들이 이수했습니다. 프로그램을 마치면 학습자는 인공 지능 및 기계 학습 기술을 실제 문제에 적용하는 데 필요한 기술과 지식을 갖게 됩니다. 그들은 또한 잠재적인 고용주에게 자신의 기술을 보여줄 수 있는 프로젝트 포트폴리오를 갖게 될 것입니다.
인공 지능 AZ: AI 구축 방법 배우기
"인공 지능 AZ: AI 구축 방법 배우기”는 인공 지능(AI) 및 기계 학습에 대한 포괄적인 소개를 제공하는 Udemy에서 제공하는 온라인 과정입니다. 이 과정은 AI 또는 프로그래밍에 대한 사전 지식이 없는 개인을 위해 설계되었습니다.
이 과정은 AI 및 기계 학습과 관련된 다양한 주제를 다룹니다. 주제에는 감독 및 비지도 학습, 딥 러닝, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전이 포함됩니다. 이 과정은 또한 Python, TensorFlow 및 Keras를 포함한 다양한 도구 및 플랫폼을 사용하는 방법에 대한 실용적인 교육을 제공합니다.
이 과정에는 40시간 이상의 동영상 강의가 포함되어 있습니다. 여기에는 퀴즈와 코딩 연습이 포함됩니다. 퀴즈와 코딩 연습을 통해 학습자는 기술을 연습할 수 있습니다. 따라서 학습자는 이러한 퀴즈와 코딩 연습을 통해 AI 및 기계 학습 알고리즘에 대한 실습 경험을 얻습니다. 이 과정에는 학습자가 자신의 지식을 실제 문제에 적용할 수 있도록 하는 여러 프로젝트도 포함되어 있습니다.
이 과정은 자기 진도식이므로 학습자는 자료를 완료하는 데 필요한 만큼의 시간을 할애할 수 있습니다. 또한 이 과정은 배경이나 경험 수준에 관계없이 AI 및 기계 학습에 대한 지식 습득에 관심이 있는 모든 사람에게 적합합니다.
과정을 마치면 학습자는 AI와 머신 러닝을 사용하여 문제를 해결하는 방법을 확실하게 이해하게 됩니다. 이 과정은 또한 AI 및 기계 학습에 대한 추가 연구 및 고급 과정을 위한 기초를 제공합니다.
신경망과 딥 러닝
"신경망과 딥 러닝” 과정은 Coursera에서 제공하고 스탠포드 대학의 교수이자 Google Brain의 공동 창립자인 Andrew Ng가 가르치는 온라인 과정입니다. 기계 학습의 하위 분야인 딥 러닝을 소개합니다. 신경망 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 모델링합니다.
이 과정은 Python 프로그래밍 및 선형 대수학에 대한 기본적인 이해력을 갖춘 개인을 대상으로 합니다. 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, TensorFlow 및 Keras와 같은 딥 러닝 프레임워크를 포함하여 신경망 및 딥 러닝과 관련된 다양한 주제를 다룹니다. 이 과정에는 학습자가 기술을 연습하고 다양한 딥 러닝 알고리즘을 구현할 수 있도록 하는 실용적인 코딩 과제도 포함되어 있습니다.
이 과정은 XNUMX개의 모듈로 구성되어 있으며 각 모듈에는 비디오 강의, 퀴즈 및 프로그래밍 과제가 포함됩니다.
과정은 자기 주도형이므로 학습자는 완료하는 데 필요한 만큼 시간을 할애할 수 있습니다.
과정을 마치면 학습자는 다양한 애플리케이션을 위한 신경망을 구축하고 훈련하는 능력을 포함하여 딥 러닝의 원리를 확실하게 이해하게 됩니다.
요약하면 "신경망 및 딥 러닝" 과정은 딥 러닝에 관심이 있는 개인들 사이에서 잘 알려져 있고 인기 있는 학습 리소스이며 전 세계 수천 명의 학습자가 이 과정을 이수했습니다.
R이 포함 된 데이터 과학 및 머신 러닝 부트 캠프
"R이 포함 된 데이터 과학 및 머신 러닝 부트 캠프”는 Udemy에서 제공하는 온라인 과정입니다. 이 과정은 학습자에게 R 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터 과학 및 기계 학습의 기초를 가르치고자 합니다.
이 과정은 초보자를 대상으로 하며 프로그래밍 또는 데이터 과학에 대한 사전 지식을 요구하지 않습니다. 이 과정은 데이터 조작, 데이터 시각화, 통계적 추론, 기계 학습 알고리즘 및 모델 평가를 포함한 광범위한 주제를 다룹니다.
따라서 데이터 과학 및 기계 학습 과정은 19개 섹션으로 구성되며 100개 이상의 강의, 퀴즈 및 프로그래밍 과제를 제공합니다. 각 섹션은 특정 주제를 다루며 동영상 강의, 코드 예, 학습자가 자신의 기술을 연습하는 데 도움이 되는 연습.
이 과정에서 다루는 주요 주제는 다음과 같습니다.
- dplyr 및 tidyr를 사용한 데이터 랭글링 및 조작
- ggplot2를 사용한 데이터 시각화
- 확률 및 통계적 추론
- 선형 회귀 및 다중 회귀
- 분류 및 회귀 트리
- 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스팅
- 클러스터링 및 차원 감소
- 시계열 분석
따라서 과정을 마치면 학습자는 R 프로그래밍 언어와 데이터 과학 및 기계 학습에서의 응용 프로그램에 대해 확실하게 이해하게 됩니다. 또한 복잡한 데이터 세트를 분석 및 해석하고, 예측 모델을 구축 및 평가하고, 결과를 다른 사람에게 효과적으로 전달할 수 있는 기술을 갖게 됩니다.
결론
결론적으로 AI에 대한 학습은 오늘날의 디지털 시대에 점점 더 중요해지고 있습니다. 다양한 산업을 변화시키는 우리가 생활하고 일하는 방식을 바꾸는 것입니다. AI를 연구함으로써 개인은 데이터에서 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템을 설계하고 개발하는 데 필요한 지식과 기술을 개발할 수 있습니다.
의료, 금융, 교통, 교육 등 많은 분야에서 AI를 활용하고 있으며, 전문가들은 AI의 적용이 다가오는 해.
입문 과정부터 심층 학습 및 강화 학습과 같은 주제를 다루는 고급 과정에 이르기까지 AI에 대해 학습할 수 있는 많은 온라인 과정과 리소스가 있습니다. AI 교육에 투자함으로써 개인은 해당 분야의 최신 개발 정보를 파악하고 수요가 높은 귀중한 기술을 습득하며 잠재적으로 새로운 경력 기회를 열 수 있습니다.
전반적으로 오늘날의 경쟁력을 유지하려면 인력 시장 AI가 우리 삶의 다양한 측면에 점점 더 큰 영향을 미칠 것이기 때문에 개인은 AI를 배워야 합니다.
자주하는 질문
AI 또는 인공 지능은 학습, 문제 해결 및 의사 결정과 같이 일반적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 컴퓨터 시스템의 개발을 말합니다.
AI에는 좁거나 약한 AI, 일반 AI 및 초 지능의 세 가지 주요 유형이 있습니다. Narrow AI는 특정 작업을 수행하도록 설계되었으며 일반 AI는 인간이 수행할 수 있는 모든 지적 작업을 수행할 수 있습니다. 아직 순전히 이론에 불과한 초지능은 인간의 지능을 능가하고 우리가 이해할 수 없는 문제를 해결할 수 있는 AI를 가리킨다.
AI는 의료, 금융, 운송 및 교육과 같은 다양한 산업 분야에서 많은 실용적인 응용 프로그램을 보유하고 있습니다. 예를 들어 제조 분야의 예측 유지보수, 의료 분야의 맞춤형 의학, 사기 탐지 금융 분야, 교통 분야의 지능형 교통 관리.
AI 분야에서 일하려면 TensorFlow, Keras 및 PyTorch와 같은 기계 학습 알고리즘 및 프레임워크에 대한 지식뿐만 아니라 수학, 통계 및 프로그래밍에 대한 강력한 기초가 필요합니다.
Google, Coursera, Udacity 및 edX와 같은 최고의 대학 및 회사에서 제공하는 무료 온라인 과정, 자습서 및 MOOC를 포함하여 AI에 대해 학습할 수 있는 많은 온라인 리소스가 있습니다.
AI는 편견, 개인 정보 보호, 일자리 대체와 같은 많은 윤리적 문제를 제기합니다. 개인과 조직이 AI 시스템을 개발하고 배포할 때 이러한 문제를 고려하는 것이 중요합니다.
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저자에 관하여
Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
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Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
