【한글자막】 10일 완성 코스 - 코딩 없는 인공 지능 부트캠프
구글 티처블 머신, 데이터로봇, AWS AutoPilot, 버텍스 AI를 활용하여 코딩 없이 10일 만에 10개의 AI 프로젝트를 직접 구현해 보세요
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Sep 2024
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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.
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12/30/2021
course created date
2/22/2022
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