AITC | AI 고급 강의 (Lv5)

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AITC LV.5 고급 AI 모델 튜닝 및 성능 최적화 능력 평가

500,000원

59%

205,000원

강의 설명

AI 모델을 직접 설계하고 ML/DL의 고급 기술을 학습하여 AI 전문가로 성장할 수 있는 고급 과정

강의 구성

26개 영상

15시간 강의

AI 세부 동작 원리를 알고 싶고, 간단한 AI 서비스 개발 경험이 있으신 분

난이도 어려움

PyTorch

scikit-learn

TensorFlow

튜터 소개

머신러닝과 딥러닝 이론을 체계적으로 알려드리겠습니다.

서정욱

튜터

현) AI 대학원 박사과정

AI주제 SCI급 논문 다수 게재

AI주제 경진대회 2건 수상

AI주제 창업 경진대회 2건 수상

커리큘럼

4주 2일 과정

고급 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 구현한 코드 22개

사용 기술

PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn

구현 기능

머신러닝 알고리즘의 핵심 이론 이해 및 코드 구현 하이퍼파라미터 튜닝과 성능 평가를 통한 모델 성능 최적화 자연어처리의 RNN, Transformer, 사전학습된 NLP 모델을 실습하며 텍스트 처리

3강

총 1시간 49분

1-1

강의 개요 및 학습 목표

1-2

실습 환경 설정

1-3

주요 라이브러리 소개

7강

총 4시간 10분

2-1

머신러닝 심화 개념

2-2

Support Vector Machine (SVM) & 분류 평가지표

2-3

K-최근접 이웃 알고리즘 (KNN)

2-4

K-평균 (K-means)

2-5

트리기반 모델 이론 & 앙상블

2-6

트리기반 모델 실습 & 하이퍼파라미터 튜닝

2-7

과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting)

6강

총 4시간 33분

3-1

딥러닝 기본 개념 (feat. Image Classification)

3-2

Optimization

3-3

Backpropagation

3-4

Artificial Neural Networks Architecture

3-5

데이터 전처리 & 가중치 초기화 & 과적합 방지 & 손실함수

3-6

Learning & Hyperparameter Tuning

6강

총 2시간 10분

4-1

Convolutional Neural Networks

4-2

합성곱 층 (Convolutional Layer)

4-3

풀링계층, 정규화계층, 완전연결계층

4-4

ConvNet이 학습한 내용 시각화하기

4-5

전이 학습 (Transfer Learning)

4-6

컴퓨터 비전 모델과 실습

6강

총 2시간 4분

5-1

Introduction and Word Vectors

5-2

Word Vectors, Word Senses, 신경망 분류

5-3

구문 구조와 의존 구문 분석

5-4

언어 모델과 순환 신경망(RNN)

5-5

Neural Machine Translation

5-6

Transformers & 자연어 처리 실습

학습 후, AITC시험(LV.5) 합격 시
완벽하게 LV.5 스킬 입증 가능!

FAQ

AITC LV.5 고급 AI 모델 튜닝 및 성능 최적화 능력 평가

500,000원

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