컨텐츠 내용
- 수강신청
- 과정정보
[온캠] 인공지능 활용_서비스 구현 및 전이학습
과정소개
김상복 교수
<학력>
- 서울과학기술대학교 IT정책대학원 공학박사
<경력>
- (주)아이삭 IT컨설팅 > 정보기술컨설팅
- (주)키삭 IT컨설팅 > 정보기술컨설팅
- (주)유니트랙 IT아키텍처 > SW아키텍처
- (주)씨큐어넷 IT컨설팅 > 업무분석
(과정소개)
인공지능의 이론적 학습을 바탕으로 학습을 위한 코드 구현과 인공지능의 추론 결과를 실습 위주로 진행하므로써 인공지능에 대한 전반적인 이해를 갖춤과 동시에 인공지능 시스템의 원리와 특징, 문제해결 과정을 이해할 수 있도록 하기 위한 과정이다.
학습목표
인공지능에서 활용되는 문제해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 실제 프로그램 개발에 활용 가능하는 것을 목표로 함
교육대상
컴퓨터공학 입문자 및 전공/정보통신공학 입문자 및 전공자/컴퓨터공학 산업 종사자 및 관련자 등
수료기준
| 평가기준 | 진도율 | 총점 |
|---|---|---|
| 반영비율 | 100% | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 80% | 80점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 80점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 인공지능 개발 환경 구성 |
| 2차시 | 손글씨 인식기(1) |
| 3차시 | 손글씨 인식기(2) |
| 4차시 | 서비스 흐름 개요 |
| 5차시 | 장고 웹 프레임워크 이해(개요, MVC) |
| 6차시 | 장고 웹 프레임워크 이해 (template) |
| 7차시 | 장고 웹 프레임워크 이해 (models.py) |
| 8차시 | 이미지 업로드 및 인식 (1) |
| 9차시 | 이미지 업로드 및 인식 (2) |
| 10차시 | 이미지 인식 결과 확인 |
| 11차시 | 인식결과 교정의견 등록 |
| 12차시 | 인공지능 프레임워크 설치 |
| 13차시 | 인공지능 프레임워크 모델 확인 |
| 14차시 | 인공지능 모델 활용한 인식결과 확인 |
| 15차시 | 인공지능 모델 전이학습 개념 |
| 16차시 | 인공지능 모델 전이학습 구현 |
