좋은 인공지능 교육이 있어 소개드립니다.

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개요

  • 교육내용: 기계학습·딥러닝 (기본) / 시각·언어·음성 (고급)
  • 교육대상: 인공지능에 관심있는 분이라면 누구나 신청 가능
  • 접수기간: 1월 7일 ~ 1월 23일 18시까지
  • 교육기간: 주중 저녁반(2개월 과정) 2월 3일 ~ 3월 27일 / 주말 종일반(3개월 과정) 2월 8일 ~ 4월 18일
  • 교육장소: 공덕역 1번 출구 서울마포우체국 15층

기본과정

  • 인공지능을 위한 Python
    • 과정 소개 및 Python 기초 - 기본문법, 자료형, 제어구문
    • Python 활용 - 함수, 함수형 패러다임, 모듈, 객체지향
  • Python 기반의 다양한 오픈소스 AI 관련 라이브러리 활용
    • 오픈소스의 이해 및 git 사용법(특강)
    • Numpy의 이해
    • Scipy 의 이해
    • Pandas의 이해
    • Pandas를 통한 데이터 분석
    • 다양한 시각화 활용
  • Python 기반의 Machine Learning
    • 기계학습 이해 - scikit-learn
    • 기계학습 활용
  • Python 기반의 Deep Learning
    • 딥러닝 기초
    • CNN
    • RNN

고급과정 커리큘럼 : 시각지능

  • 시각지능
    • 인공지능 기본 개념
    • 컴퓨터비전과 영상의 이해
    • Open CV for python3
  • 시각지능 활용
    • Open CV 활용
    • 고급 CNN
    • Segmentaion
    • Transfer Learning
    • Auto Encoder
    • GAN
    • Attention
  • 프로젝트 *예시
    • 시각지능 프로젝트

고급과정 커리큘럼 : 언어지능

  • 언어지능
    • 자연어처리 이해
    • 비정형데이터(텍스트) 수집
    • 크롤링
    • 스크래핑
    • 토큰화
    • 형태소 분석
    • 정보검색
    • 문서분류
    • 군집화
    • 토픽분석
    • 감성분석
    • 단어 임베딩
  • 언어지능 활용
    • Word2Vec
    • Doc2Vec
    • RNN (LSTM)
    • RNN (Seq2Seq)
    • RNN (Attention)
  • 프로젝트 *예시
    • 언어지능 프로젝트

고급과정 커리큘럼 : 음성지능

  • 음성지능
    • 자연어처리 소개 및 분석과정
    • 비정형 데이터 – HTTP, Urllib, Requests
    • 웹 크롤링 – DOM, Selector
    • 웹 스크래핑 – 정적, 동적 콘텐츠
    • 토큰화 – 문단, 문장, 어절, 정규식, Ngram
    • 불용어 – 구두점, Stopwords
    • 형태소 분석 – POS Taggers
    • 구문 분석 – 구, 시각화
    • 단어 임베딩 - Word2Vec(CBOW, Skip-gram)
  • 음성지능 활용
    • 정보검색 – 색인, 가중치 기법, 벡터 공간 모델, 유사도 판별, 순위화
    • 문서분류 – KNN
    • 군집화 – Kmeans, 어휘 클러스터, 시각화
    • 토픽분석 – LSA, LDA
    • 감성분석 – 감성사전, PMI, SO
  • 프로젝트 *예시 - 비정형 데이터를 이용한 검색엔진
    • 뉴스 자동 분류
    • 최신 트렌드 분석
    • 딥러닝을 이용한 자연어처리 활용

BM과정 커리큘럼

  • AI Architecture와 Business Model
    • Big Data Architecture
    • AI 시스템의 Position
    • AI 구축 방법론
    • AI 시스템 구축을 위한 기본 지식과 기술
    • Deep Learning Revisit
  • AI Embedded System
    • AI Embedded System
    • Embedded System 구측
    • Sensor, Object, Detection 기본 기술 실습
    • Sensor Image Recognition Appliction 개발 실습
  • Image/Video AI 개발
    • Image/Video Object 정의
    • Image/Video Object Detection 학습 이론
    • Image/Video Object Data Definition & Exploration(탐색)
    • Image/Video Object Detection Modeling 실습
    • Model Evaluation & Tuning
  • NLP/Voice AI 개발
    • Text/Voice Object 정의
    • NLP/Voice Object Data Definition 학습 이론
    • Text/Voice Object Data Definition & Exploration(탐색)
    • NLP/Voice Object Detection Modeling 실습
    • Model Evaluation & Tuning
  • 실 AI 적용사례 - 챗봇, 음성인식AI, 금융 등 다양한 산업분야에 실제 적용되어진 실 AI 적용사례 소개
  • 프로젝트 - 팀프로젝트 준비, 실습 및 평가

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