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사례로 알아보는 AI Transformation 기술

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사례로 알아보는 AI Transformation 기술

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총 강의 수: 61

  • 1강
    AI Transfomation & AI 기술의 원리
    06:14
  • 2강
    머신러닝 알고리즘 3가지 분류
    06:41
  • 3강
    다양한 컴퓨터 비전 문제 영역
    04:21
  • 4강
    Image captioning
    05:17
  • 5강
    Face Recognation
    02:49
  • 6강
    Optical Character Recognation
    06:02
  • 7강
    AI 기술을 이용한 Retail/Commerce 산업군 혁신
    01:36
  • 8강
    Retail/Commerce를 위한 AI 기술
    02:13
  • 9강
    Retail/Commerce를 분야 AI 기업 사례
    05:55
  • 10강
    Focal Systems
    01:18
  • 11강
    Mashgin
    03:21
  • 12강
    Caper
    01:03
  • 13강
    Rosebud AI
    02:28
  • 14강
    Semantics3
    02:50
  • 15강
    기업사례에서 얻는 시사점
    01:03
  • 16강
    AI 프로젝트에 필요한 조건
    02:03
  • 17강
    문제 식별 및 적합한 AI 기술영역 파악
    02:54
  • 18강
    데이터 라벨링
    01:07
  • 19강
    데이터 라벨링 방법
    02:35
  • 20강
    디지털 뉴딜 정책
    01:43
  • 21강
    AI Transformation에 필요한 단계별 과정
    01:24
  • 22강
    5가지 단계별 스탭(1)
    02:52
  • 23강
    5가지 단계별 스탭(2)
    02:54
  • 24강
    5가지 단계별 스탭(3)
    01:56
  • 25강
    5가지 단계별 스탭(4)
    02:04
  • 26강
    Autopilot/Transportation 산업군
    03:11
  • 27강
    기존 시스템의 문제점, 비효율성 파악
    03:43
  • 28강
    AI 기업리뷰(1)
    03:46
  • 29강
    AI 기업리뷰(2)
    03:22
  • 30강
    AI 기업리뷰(3)
    04:16
  • 31강
    AI 기업리뷰(4)
    02:15
  • 32강
    AI Project 팀 구성 및 Project 구성 요소
    04:15
  • 33강
    예제 : Face Detection API
    03:09
  • 34강
    Supervised Learning을 위한 데이터
    06:17
  • 35강
    AI Project 팀별 요구 역량
    05:22
  • 36강
    Deep Learning을 이용한 실무 프로젝트 진행 방법
    04:45
  • 37강
    AI Solution 산업군의 Computer Vision 문제 영역
    02:40
  • 38강
    AI Solution 기업 사례(1)
    07:11
  • 39강
    AI Solution 기업 사례(2)
    04:42
  • 40강
    AI Solution 기업 사례(3)
    04:57
  • 41강
    AI Solution 기업 사례(4)
    01:17
  • 42강
    Business & Financial Intelligence을 위한 AI 기술
    02:36
  • 43강
    Business & Financial Intelligence 분야 기업 사례(1)
    05:14
  • 44강
    Business & Financial Intelligence 분야 기업 사례(2)
    06:58
  • 45강
    Business & Financial Intelligence 분야 기업 사례(3)
    05:52
  • 46강
    AI Research 기업 사례(1)
    04:45
  • 47강
    AI Research 기업 사례(2)
    04:56
  • 48강
    AI Research 기업 사례(3)
    06:19
  • 49강
    AI Research 기업 사례(4)
    04:45
  • 50강
    AI 기술의 미래 발전방향
    01:57
  • 51강
    AI 기술과 사회적 변화
    04:53
  • 52강
    AI에 대한 두려움
    03:23
  • 53강
    AI 기술과 윤리(1)
    07:17
  • 54강
    AI 기술과 윤리(2)
    03:57
  • 55강
    AI 기술과 윤리(2)
    00:59
  • 56강
    Deep Learning 알고리즘의 발전과정(1)
    04:50
  • 57강
    Deep Learning 알고리즘의 발전과정(2)
    04:18
  • 58강
    인공지능 & 머신 러닝의 기본 프로세스(1)
    05:54
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    인공지능 & 머신 러닝의 기본 프로세스(2)
    02:34
  • 60강
    AI 엔지니어에게 요구되는 능력(1)
    02:43
  • 61강
    AI 엔지니어에게 요구되는 능력(2)
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  • 그룹 미션 총 0개
  • 소통 커뮤니티 그룹형
  • 진행방식 온라인 수업

커리큘럼

03:44:38

  • 1강
    AI Transfomation & AI 기술의 원리 FREE
    06:14 PLAY
  • 2강
    머신러닝 알고리즘 3가지 분류
    06:41
  • 3강
    다양한 컴퓨터 비전 문제 영역
    04:21
  • 4강
    Image captioning
    05:17
  • 5강
    Face Recognation
    02:49
  • 6강
    Optical Character Recognation
    06:02
  • 7강
    AI 기술을 이용한 Retail/Commerce 산업군 혁신
    01:36
  • 8강
    Retail/Commerce를 위한 AI 기술
    02:13
  • 9강
    Retail/Commerce를 분야 AI 기업 사례
    05:55
  • 10강
    Focal Systems
    01:18
  • 11강
    Mashgin
    03:21
  • 12강
    Caper
    01:03
  • 13강
    Rosebud AI
    02:28
  • 14강
    Semantics3
    02:50
  • 15강
    기업사례에서 얻는 시사점
    01:03
  • 16강
    AI 프로젝트에 필요한 조건
    02:03
  • 17강
    문제 식별 및 적합한 AI 기술영역 파악
    02:54
  • 18강
    데이터 라벨링
    01:07
  • 19강
    데이터 라벨링 방법
    02:35
  • 20강
    디지털 뉴딜 정책
    01:43
  • 21강
    AI Transformation에 필요한 단계별 과정
    01:24
  • 22강
    5가지 단계별 스탭(1)
    02:52
  • 23강
    5가지 단계별 스탭(2)
    02:54
  • 24강
    5가지 단계별 스탭(3)
    01:56
  • 25강
    5가지 단계별 스탭(4)
    02:04
  • 26강
    Autopilot/Transportation 산업군
    03:11
  • 27강
    기존 시스템의 문제점, 비효율성 파악
    03:43
  • 28강
    AI 기업리뷰(1)
    03:46
  • 29강
    AI 기업리뷰(2)
    03:22
  • 30강
    AI 기업리뷰(3)
    04:16
  • 31강
    AI 기업리뷰(4)
    02:15
  • 32강
    AI Project 팀 구성 및 Project 구성 요소
    04:15
  • 33강
    예제 : Face Detection API
    03:09
  • 34강
    Supervised Learning을 위한 데이터
    06:17
  • 35강
    AI Project 팀별 요구 역량
    05:22
  • 36강
    Deep Learning을 이용한 실무 프로젝트 진행 방법
    04:45
  • 37강
    AI Solution 산업군의 Computer Vision 문제 영역
    02:40
  • 38강
    AI Solution 기업 사례(1)
    07:11
  • 39강
    AI Solution 기업 사례(2)
    04:42
  • 40강
    AI Solution 기업 사례(3)
    04:57
  • 41강
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    01:17
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    Business & Financial Intelligence을 위한 AI 기술
    02:36
  • 43강
    Business & Financial Intelligence 분야 기업 사례(1)
    05:14
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    Business & Financial Intelligence 분야 기업 사례(2)
    06:58
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    AI Research 기업 사례(1)
    04:45
  • 47강
    AI Research 기업 사례(2)
    04:56
  • 48강
    AI Research 기업 사례(3)
    06:19
  • 49강
    AI Research 기업 사례(4)
    04:45
  • 50강
    AI 기술의 미래 발전방향
    01:57
  • 51강
    AI 기술과 사회적 변화
    04:53
  • 52강
    AI에 대한 두려움
    03:23
  • 53강
    AI 기술과 윤리(1)
    07:17
  • 54강
    AI 기술과 윤리(2)
    03:57
  • 55강
    AI 기술과 윤리(2)
    00:59
  • 56강
    Deep Learning 알고리즘의 발전과정(1)
    04:50
  • 57강
    Deep Learning 알고리즘의 발전과정(2)
    04:18
  • 58강
    인공지능 & 머신 러닝의 기본 프로세스(1)
    05:54
  • 59강
    인공지능 & 머신 러닝의 기본 프로세스(2)
    02:34
  • 60강
    AI 엔지니어에게 요구되는 능력(1)
    02:43
  • 61강
    AI 엔지니어에게 요구되는 능력(2)
    00:37
담당 선생님 현대씨앤알

클래스 소개

인공지능에 관한 

이론적 배경 뿐 아니라

구체적인 사례로 이해하기 쉽게

알려드립니다.




인공지능과 관련한

세계 각국의 비즈니스 동향과 전략,

공지능 기술의 혁신과 관련한 연구와

향후 정책은 물론 대처방안까지

구체적으로 소개해 드립니다.




특히, 구글 등 외국 굴지의 인공지능 업체들의

동향을 상세히 분석하고 있어

다른 인공지능 관련 과정들과는

차별화된 강의라고 생각해주시면 됩니다.


본 과정은 인공지능 기술의

최근 비즈니스 트렌드와 연구, 특허,

각국의 정책 동향들을 이해하고

방향을 수립하는 데 큰 도움이 될 것입니다.




인공지능과 비즈니스를 연결하고자 하는

분들에게는 이 강의를 꼭 추천해드립니다.

클래스는 이렇게 진행돼요.

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사례로 알아보는 AI Transformation 기술 현대씨앤알 취업 미션
사례로 알아보는 AI Transformation 기술 현대씨앤알 취업 미션
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커뮤니티에서 함께한
클래스유 회원들의 리뷰

이혜인 리얼리뷰 : 온라인이지만 많은 사람이 같은편이 되어서 같이하는 느낌이 신기했어요!! 그룹 미션이 있으니까 서로 의지하면서 꾸준히 하게 되는 거 같아요!!
고기만두 리얼리뷰 : 다같이 소통하면서 하는거라 즐겁게 참여하고 운동이 재미있다고 느낀건 정말 오랜만이여서 좋은 경험이였습니다! 4기에도 참여하고 싶어요☆
코코리 리얼리뷰 : 저 작심삼일도 안가는 스타일인데 채팅방에서 계속 저를 응원해주니까 할 수 밖에 없어요!! 뭔가 끈끈해지는 것도 있고 재밌어요 ㅋㅋㅋ
정히잇 리얼리뷰 : 내 습관과 의지를 잡아주는 친구가 생긴 느낌이에요! 처음에 이게 될까? 싶었는데 이제는 없으면 안 돼요ㅠㅠ. 😍😍👏🏻

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