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[인공지능] 기초부터 응용까지

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이호현

Python
인공지능(AI)
머신러닝

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인공지능(AI) 전문가는 기계학습, 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등 AI 기술을 활용하여 문제를 해결하고, 시스템을 개발하는 전문가입니다. 이들의 주요 역할과 책임은 다음과 같습니다:

  1. AI 모델 개발: 다양한 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 아키텍처를 설계하고 개발하여 특정 문제를 해결하는 모델을 구축합니다.

  2. 데이터 준비 및 전처리: 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하고 정제하는 과정으로, 데이터의 품질을 높이는 작업을 수행합니다.

  3. 모델 훈련 및 평가: 수집한 데이터를 사용하여 AI 모델을 훈련시키고, 성능을 평가합니다. 이를 통해 최적의 하이퍼파라미터를 조정하거나 모델을 개선합니다.

  4. 문제 해결 및 최적화: 실제 비즈니스 문제를 정의하고, AI를 통해 해결책을 제시합니다. 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화합니다.

  5. AI 시스템 통합: 개발한 AI 모델을 기존 시스템에 통합하여 실제 환경에서 활용할 수 있도록 합니다.

  6. 연구 및 혁신: 최신 AI 기술과 연구 동향을 따라가며, 새로운 방법론이나 기술을 실험하고 적용합니다.

  7. 커뮤니케이션: 비기술적 이해관계자와 소통하며 AI의 이점과 적용 가능성을 설명하고, 결과를 시각적으로 전달합니다.



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9개 코스

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인프런
[PL 0301] 파이썬 가상환경과 아나콘다
가상환경의 개념과 설정하는 방법을 배웁니다.

무료

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파이썬의 기본 문법에 대해 많은 연습을 하는 강의입니다.
파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

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[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 두 번째 강의입니다.
파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

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로드맵에 포함된 강의 썸네일
[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 세 번째 강의입니다.
파이썬 코드를 디버깅 하는 방법에 대해 배웁니다.

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로드맵에 포함된 강의 썸네일
이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

99,000

로드맵 코스 9