AI 학습 추론 [매치업 교육과정]
AI 학습추론 강좌는...
학습추론을 위한 지식표현 방법과 실제 적용 가능한 모델링 방법 학습을 통해 학습추론 전문가 양성을 목표로 합니다.
- 인공지능 분야 실무경력 최소 8년 이상의 석박사급 강사진
- 현업의 다양한 기술 및 사례등을 고려한 커리큘럼 설계 및 콘텐츠 제작
추론응용 모델링 Lecture URL
Lecture Feature
수강대상
  • 학습 추론을 위한 Knowledge Represention과 Machine Learning 및 Deep Learning 모델을 이해하려는 개발자/연구자/기획자
  • 진학을 위한 관련 학과 재학 및 전공 대학생
  • 지식 그래프를 대상으로 학습 추론을 위한 Machine Learning 및 Deep Learning 모델을 개발해야 하는 개발자

 

수강목표
  • 학습 추론을 위한 Knowledge Represention을 학습하고, Machine Learning 및 Deep Learning 모델을 이해하여 추론 프로그래밍 능력 배양

 

과정이수 선수지식
  • Machine Learning 및 Deep Learning 이해자

 

과정 난이도
  • 해당 과정은 초중급 난이도에 맞추어 설계되었습니다. 유관 전공 학사학위 또는 석사 1학년 수준에 맞추어 난이도를 맞추었으며, 해당분야 경력직 취업보다는 신입 취업에 맞추어 구성되었습니다.

 

과정이수 후 진로
  • 알고리즘(모델) 개발자
  • 분야별 인공지능 프로그래머(의료, 제조, IT, SW 등)
  • 연구소 연구원
  • 대학원 진학

 

유관기술 활용범위
  • 지식 서비스 제공을 목표로 하는 학습 추론 모델 개발
  • 금융 및 법률 지식을 확장 하기 위한 추론 모델 수립
  • 학습 추론 모델 기반 질의응답 시스템 개발
 
Lecture Information
  • 추론응용 모델링
    by 이완곤
  • 8 Lectures
    Total Time 04 hours, 03 minutes
  • 25 Days
    2019/03/24 ~ 2019/04/18
  • 220,000
    20%
    176,000
SAMPLE LECTURE
데이터 분석을 위한 분산 처리 프레임워크 Lecture URL
Lecture Feature
수강대상
  • 빅데이터 처리를 위한 오픈소스 프레임워크 Hadoop 및 Spark의 개념을 이해와 학습을 목표로 하는 개발자/연구자/기획자
  • 진학을 위한 관련 학과 재학 및 전공 대학생
  • 오픈소스 프레임워크인 Hadoop 및 Spark를 기반으로 빅데이터 처리 프로그램을 개발해야 하는 개발자

 

수강목표
  • 빅데이터 처리를 위한 오픈소스 프레임워크 Hadoop 및 Spark 프로그래밍 능력 배양

 

과정이수 선수지식
  • 리눅스
  • 파이썬

 

과정 난이도
  • 해당 과정은 초중급 난이도에 맞추어 설계되었습니다. 유관 전공 학사학위 또는 석사 1학년 수준에 맞추어 난이도를 맞추었으며, 해당분야 경력직 취업보다는 신입 취업에 맞추어 구성되었습니다.

 

과정이수 후 진로
  • 빅데이터 분석 전문가(IT, 금융, 정부, 의료, 마케팅 및 리서치)
  • 연구소 연구원
  • 대학원 진학

 

유관기술 활용범위
  • 오픈소스 프레임워크 기반 빅데이터 처리 프로그램 개발
  • 빅데이터 모델링, 분석 및 활용 전략 수립
  • 빅데이터 정보 서비스 기획
 
Lecture Information
  • 데이터 분석을 위한 분산 처리 프레임워크
    by 이완곤
  • 8 Lectures
    Total Time 04 hours, 37 minutes
  • 25 Days
    2019/03/24 ~ 2019/04/18
  • 220,000
    20%
    176,000
SAMPLE LECTURE