【한글자막】 10일 완성 코스 - 코딩 없는 인공 지능 부트캠프

Description

• 코드 없이 진행하는 인공지능 부트캠프!

• ML 및 AI 솔루션 구현 및 활용 방법 강의!

• 10일 안에 10개의 프로젝트 진행하기!

10일 완성 - 코딩 없는 인공 지능 부트캠프 강의를 선택해야 하는 이유

코딩 없는 AI 혁신이 여러분 눈앞에 있습니다! 코드 친화적인 도구의 새로운 흐름을 타고 AI의 미래를 개척할 수 있는 역량이 있나요?

기업의 규모와 관계 없이 모두 머신 러닝과 AI를 사용하고자 하지만 그 진입 장벽이 너무 높았습니다. 그러나 코딩 없는 AI/ML 도구가 이러한 판도를 바꾸고 있습니다.

의료, 금융, 마케팅 등 다양한 부서에서 신속한 구현, 개발 비용의 절감, 그리고 사용 편의성을 제공하며 코딩 없이 활용 가능한 영향력 있는 솔루션을 찾고 있습니다.

하지만 이 획기적인 혁신은 여러분의 참여 없이는 불가능합니다.

• 머신 러닝과 AI를 활용하고 싶었지만 복잡한 코딩에 좌절했던 적이 있으신가요?

• 시중에 나와 있는 코딩 없는 AI/ML 도구를 마스터하고 싶으셨나요?

• ML 및 AI 솔루션을 구현하고 싶었지만, 이를 이해할 수 있는 교육 배경이 없으신가요?

그렇다면 여러분을 위한 강의가 여기 있습니다.

새로운 코스, 10일 완성 - 코딩 없는 인공 지능 부트캠프를 수강하시면 시중에 나온 최고의 도구를 직접 숙달하고 실제 산업 사례를 해결해 볼 수 있습니다.

베스트셀러 강사인 Ryan Ahmed 박사의 강의에서 최첨단 도구를 이용해 금융, 인사, 경영 등 10가지 실생활 해결 과제를 해결할 수 있는 모델을 직접 구현, 학습, 테스트, 배포할 수 있습니다. 최첨단 도구는 다음과 같습니다.

• 구글 티처블 머신

• 구글 텐서플로 플레이그라운드

• 데이터로봇

• AWS SageMaker AutoPilot

• 구글 버텍스 AI

• Tensorspace.JS

이 코스의 최대 장점은 10일 이내에 모든 것을 해낼 수 있다는 것입니다!

10일 완성 - 코딩 없는 인공 지능 부트캠프 강의에서는 아래의 프로젝트를 진행합니다

• 1일 차: 구글 티처블 머신을 사용하여 패션의 요소를 분류하는 AI 모델을 개발할 수 있습니다.

• 2일 차: 하이퍼 파라미터, 에포크, 신경망 아키텍처를 조정해 봄으로써 AI의 기술성을 심층적으로 살펴볼 수 있습니다.

• 3일 차: 구글 티처블 머신을 사용하여 얼굴 마스크를 감지 및 분류하는 AI 모델을 구현, 학습, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

• 4일 차: Tensorspace.JS, 구글 텐서플로 플레이그라운드, Ryerson 3D CNN 시각화를 사용하여 최첨단 AI 모델을 시각화할 수 있습니다.

• 5일 차: 데이터로봇을 사용하여 중고차 가격을 예측하는 머신 러닝 모델을 개발할 수 있습니다.

• 6일 차: 데이터로봇을 사용하여 직원 감소율을 예측하는 AI 모델을 개발할 수 있습니다.

• 7일 차: 데이터로봇을 사용하여 당뇨망막병증을 감지하는 AI 모델을 개발할 수 있습니다.

• 8일 차: 고객의 정서를 예측하는 AI 모델을 구축, 학습, 테스트 및 배포할 수 있습니다.

• 9일 차: AWS SageMaker AutoPilot을 사용하여 신용카드의 체납을 예측하는 AI를 개발할 수 있습니다.

• 10일 차: 구글 버텍스 AI를 사용하여 대학 입학을 예측하는 AI 모델을 개발할 수 있습니다.

강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q&A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다. :)

새롭고 흥미진진한 방법을 통해 여러분의 AI 기술을 시험해 볼 준비가 되셨나요? 지금 수강 신청하고 코딩 없는 AI 도구의 힘을 직접 경험해 보시기 바랍니다.

강의에서 만나요!

What You Will Learn!

• 코드 작성 없이 10일 안에 10개의 AL/ML 모델을 구현, 학습, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
• 구글 티처블 머신을 이용하여 패션 아이템을 분류하는 AI 모델을 구현, 학습, 테스트 및 배포할 수 있습니다.
• 학습률, 에포크, 배치 사이즈, 정확도, 손실 간의 차이를 설명할 수 있습니다.
• 데이터로봇 AI를 이용하여 당뇨망막병증을 감지하는 첨단 AI를 구현, 학습 및 배포할 수 있습니다.
• 데이터로봇 AI를 이용하여 AI로 회귀 태스크를 해결하고 중고차 가격을 예측할 수 있습니다.
• 오차 행렬, 분류 정확도, 오류율 등 다양한 KPI(핵심성과지표)를 이용하여 학습된 AI 모델을 평가할 수 있습니다.
• 여러 산업에서 널리 활용되는 최첨단 심층 CNN, 잔차 신경망(ResNet)의 이론과 직관을 이해할 수 있습니다.
• 위양성률과 진양성률에 대한 분류기 임계값의 영향을 이해할 수 있습니다.
• 데이터로봇 AI를 이용하여 직원의 참여도, 통근 거리, 업무 만족도 등 특성을 바탕으로 직원 감소율을 예측할 수 있습니다.
• 구글 티처블 머신을 이용하여 얼굴 마스크를 감지하는 AI 모델을 개발할 수 있습니다.
• AWS SageMaker Autopilot을 이용하여 회귀 태스크를 수행하는 XG Boost 기반 알고리즘을 구현, 학습 및 배포할 수 있습니다.
• 전이 학습 전략을 이용하여 사전 학습된 인공 신경망으로부터 새로운 신경망으로 지식을 전이하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
• 데이터로봇에서 XG Boost, 인공 신경망, 랜덤 포레스트 분류기를 기반으로 하는 여러 AI 모델을 학습시키고 그 성능을 비교하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
• SageMaker Studio AutoML 도구를 이용하여 코딩 경험을 필요로 하지 않는 AI/ML 모델을 구현, 학습 및 배포하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
• 결정계수, 평균 절대 오차와 평균 제곱 오차 등 다양한 회귀 모델과 같은 KPI(핵심성과지표) 간 차이를 구분할 수 있습니다.
• 구글 버텍스 AI를 이용하여 고급 머신 러닝 분류 모델을 구현, 학습, 테스트 및 배치하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
• AI/ML을 활용하여 금리 및 은행 고객의 대출 목적 등의 특성을 기반으로 은행 고객의 신용카드 부실을 예측하며 이를 이해할 수 있습니다.
• 구글 버텍스 AI Develop을 이용하여 신규 데이터셋을 생성하는 방법과 구글 버텍스 AI를 이용하여 실험을 관리할 수 있는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
• 단순 및 다중 선형 회귀에 활용되는 수학 공식, 이론과 직관을 이해하고 다양한 회귀 모델 핵심성과지표 간 차이를 구분할 수 있습니다.
• 하이퍼 파라미터 최적화 작업을 완료한 후 최고의 모델을 배치하고, 특성 중요도를 평가하여 모델 예측값을 설명하는 방법에 대해 배울 수 있습니다.
• 구글 버텍스 AI로 AI/ML 모델을 배추 및 모니터링하고 AI/ML 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.

Who Should Attend!

• 코딩 스킬이 없거나 기본적인 코딩 능력만을 갖추었으며 AI를 활용하여 사업의 혁신을 꾀하고 있는 노련한 컨설턴트.
• 수익을 극대화하고 비용을 절감하며 사업을 최적화하기 위해 AI를 활용하려 하는 비전 있는 CEO.
• 커리어를 발전시키고 포트폴리오를 쌓으려 하는 AI 업계 종사자.
• AI에 대해 열정이 가득하고 실전 경험을 쌓고자 하는 테크 매니아.

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