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핵심 인공지능

상세 커리큘럼
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주요 기술
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인공지능과 머신러닝 개론 - 인공지능과 머신러닝의 개념 학습 - 지도 학습과 비지도 학습, 강화 학습의 차이점 - 상황에 맞는 머신러닝 모델 선택 및 평가 지도학습과 비지도 학습 - 회귀 알고리즘과 분류 알고리즘 개요 및 차이 - 과적화 방지 기법을 활용한 예측 모델의 정확도 향상 기법 - 분류 알고리즘과 이미지 인식 기술을 활용한 문자 인식 정확도 향상
- Feature Engineering - 다중 선형 회귀 알고리즘 - K-fold 교차 검증 - Confusion Matrix - PCA
https://academy.elice.io/courses/3716/info
딥러닝
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딥러닝 기초 - 머신러닝과 딥러닝의 개념 - 퍼셉트론을 활용한 인공신경망 구현 - 합성곱 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN) 구현 자연어 처리와 이미지 처리 - 자연어 처리 알고리즘을 통한 커뮤니티 댓글 감정 분석 - 이미지 추적 알고리즘을 통한 객체 인식 모델 구현 - 구현한 딥러닝 모델을 웹 서버로 연동 및 배포
- 이미지와 영상 처리 - 자연어 처리 - YOLO, Prophet
https://academy.elice.io/courses/4876/info
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