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강의 / 머신러닝 모델 개발

인공지능 2

[교육목적] - 인공지능에서 활용하는 지식과 추론에 관한 이론과 학습관련 이론을 이해 - 인공지능에서 활용되는 문제 해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 실제 프로그램 개발에 활용 - 인공지능의 논리 도출과 논리 프로그…

중급 0일 과정 21시간

강의 소개

[교육목적]
- 인공지능에서 활용하는 지식과 추론에 관한 이론과 학습관련 이론을 이해
- 인공지능에서 활용되는 문제 해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 실제 프로그램 개발에 활용
- 인공지능의 논리 도출과 논리 프로그래밍에 대한 이해 도모
- 인공지능의 의미 네트워크와 온톨로지에 대한 이해 도모
- 기계 학습, 뉴럴 네트워크, 유전자 알고리즘, 자연어와 자연언어의 생성 과정 이해

강의 정보

강의 레벨: 중급
수강자 수: 1명
이수시간: 21시간
교육일 수: 0일
제공기관: 한국과학기술정보연구원
분야: 머신러닝 모델 개발

커리큘럼

섹션 21개 · 학습항목 138개

1.지식 표현과 논리 - 명제 논리 7개

2.지식 표현과 논리 - 기호 논리(1) 6개

3.지식 표현과 논리 - 기호 논리(2) 8개

4. 지식 표현과 논리 - 술어 논리 7개

5.지식 표현과 논리 - 지식 표현 언어와 일차 논리(1) 6개

6.지식 표현과 논리 - 지식 표현 언어와 일차 논리(2) 6개

7.지식 표현과 논리 - 논리 도출과 논리 프로그래밍 5개

8.의미 네트워크와 온톨로지 - 지식의 유형과 의미 네트워크 6개

9.의미 네트워크와 온톨로지 - 온톨로지 8개

10.의미 네트워크와 온톨로지 - 프레임 이론과 오브젝트 지향 7개

11.계획 수립 - 계획 수립과 알고리즘 7개

12.계획 수립 - 계획 수립 시스템(1) 6개

13.계획 수립 - 계획 수립 시스템(2) 6개

14.불확실 환경에서 추론_확률적 추론 - 확률적 추론 6개

15.불확실 환경에서 추론_확률적 추론 - 베이즈 이론 7개

16.불확실 환경에서 추론_확률적 추론 - 퍼지 이론 7개

17.기계 학습 - 학습과 학습 시스템 6개

18.기계 학습 - 다양한 학습에 대한 이해 6개

19.뉴럴 네트워크 8개

20.유전자 알고리즘 6개

21.자연어와 자연 언어의 생성 7개

관련 스킬

역량 영역 3개

이 강의를 수료하면 아래 역량을 기를 수 있습니다. 학습항목에 많이 걸린 스킬부터 표시됩니다.

1. AI활용역량

AI Lv.2 AI 도구 활용
AI Lv.1 AI 도구 활용
EX Lv.2 AI 기술 확장

2. AI문제해결역량

EV Lv.2 실행 및 검증
PD Lv.2 문제 정의
IM Lv.4 성과 개선

3. AI성과창출역량

ST Lv.2 업무 표준화
LD Lv.5 혁신 리더십

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