강의

강의 / 머신러닝 모델 개발

인공지능 1

[교육목적] - 인공지능의 개념 및 발달사에 대한 이해 도모 - 인공지능에서 활용하는 지식과 추론에 관한 이론과 학습관련 이론을 이해 - 인공지능에서 활용되는 문제 해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 실제 프로그램 개…

중급 0일 과정 18시간

강의 소개

[교육목적]
- 인공지능의 개념 및 발달사에 대한 이해 도모
- 인공지능에서 활용하는 지식과 추론에 관한 이론과 학습관련 이론을 이해
- 인공지능에서 활용되는 문제 해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 실제 프로그램 개발에 활용
- 인공지능의 탐색을 통한 문제 해결 알고리즘 이해
- 인공지능의 경험(지식) 기반 탐색, 지식 표현과 논리에 대한 이해 도모

강의 정보

강의 레벨: 중급
수강자 수: 0명
이수시간: 18시간
교육일 수: 0일
제공기관: 한국과학기술정보연구원
분야: 머신러닝 모델 개발

커리큘럼

섹션 18개 · 학습항목 115개

1.인공지능의 기초 이해 - 인공지능의 소개 7개

2.인공지능의 기초 이해 - 인공지능의 발달사 7개

3.에이전트의 소개 - 에이전트 정의 및 지능형 에이전트 6개

4.에이전트의 소개 - 에이전트 환경과 에이전트 아키텍처 7개

5.에이전트의 소개 - 다양한 에이전트 아키텍처 7개

6.탐색을 통한 문제 해결 - 상태 공간과 탐색 문제(1) 6개

7.탐색을 통한 문제 해결 - 상태 공간과 탐색 문제(2) 6개

8.탐색을 통한 문제 해결 - 다양한 탐색 문제와 탐색 전략 8개

9.탐색을 통한 문제 해결 - 문제 해결과 탐색 알고리즘 6개

10.탐색을 통한 문제 해결 - 탐색 트리와 탐색 알고리즘 6개

11.탐색을 통한 문제 해결 - 너비 우선 탐색과 균일 비용 탐색 6개

12.탐색을 통한 문제 해결 - 깊이 우선과 깊이 우선 반복 심화 탐색 6개

13.탐색을 통한 문제 해결 - 양방향 탐색, 주요 탐색 전략 비교 6개

14.경험(지식)기반 탐색 - 휴리스틱 탐색법과 최적·최고 우선 탐색 6개

15.경험(지식)기반 탐색 - 탐욕적 탐색과 A* 탐색 6개

16.경험(지식)기반 탐색 - 적대적 탐색 6개

17.경험(지식)기반 탐색 - 게임 트리의 탐색 7개

18.지식 표현과 논리 - 지식 표현과 추론 6개

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.4 AI 도구 활용
WF Lv.2 AI 워크플로우

2. AI문제해결역량

EV Lv.2 실행 및 검증
PD Lv.2 문제 정의

3. AI성과창출역량

LD Lv.5 혁신 리더십

댓글 0

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

로그인 후 댓글을 남길 수 있습니다.

목록으로