AI and Machine Learning for Business (Non-Technical)

과정 소개 

이 과정은 인공지능(AI)의 핵심 기술을 학습하고 인공지능을 활용하여 여러분의 실무에 적용할 수 있도록 고안되었습니다. AI 및 데이터 과학 분야의 업계 전문가가 가르치는 6주간의 100% 온라인 교육과정을 통해 실제 인공지능 비즈니스 사례와 다양한 AI 기능을 학습할 수 있습니다.

 

SDSA 교육특징

1) 평가 및 피드백: 4개, 각각 25%
각 과제에 대한 점수와 의견으로 구성되어 있습니다.

2) 목표 및 학습결과 
이 과정을 마치면 비즈니스에서 AI에 대한 잠재적인 애플리케이션을 식별할 수 있는 기술과 지식을 보유하실 수 있습니다.

3) 목표 및 학습결과

★본 수업은 총 3번의 과제를 제공하여, 수업을 성공적으로 완료할 수 있도록 도와줍니다.

① AI가 무엇인지, AI의 역할과 AI가 조직에 가져올 수 있는 잠재적 이점을 설명할 수 있습니다.
② AI의 주요 기능과 AI를 적용하는 데 필요한 핵심 관련 기술을 파악할 수 있습니다.
③ 자율주행 자동차 또는 지능형 보조장치와 같은 복잡한 AI 시스템을 구동하는 데 필요한 다양한 구성 요소를 설명할 수 있습니다.
④ 경제, 정부 및 사회 등 여러 분야에서 발생할 수 있는 AI의 윤리적 영향에 관해 토론할 수 있습니다.
⑤ AI 솔루션에서 다양한 유형, 특성 및 데이터 사용을 식별할 수 있습니다.
⑥ 정보 추출, 클러스터링, 예측뿐만 아니라 검색 및 계획 기술과 같은 기본 수업을 설명할 수 있습니다.
⑦ 통찰력과 이해력 향상을 위해 자연어, 이미지 및 수치 데이터의 의미를 처리, 분석 및 추출하는 데 사용할 수 있는 소프트웨어를 식별할 수 있습니다.

성공적으로 코스 완료 시 수료증 및 등급 인증서를 받게 됩니다.

 

SDSA 비즈니스를 위한 AI와 머신러닝 교육 내용

*수업은 6주간 진행됩니다.

[1주차 - AI 소개]
• AI가 무엇인지, 애플리케이션과 기능에 관한 주요 수업 이해 
• 다양한 AI 유형 차이 이해와 각 분야의 최첨단 기술 현황 개요
• AI와 관련된 핵심 기술과 이 분양의 주요 업체에 관한 숙지
• AI. 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT)과 같은 기타 기술 동향 간의 관계 이해
• AI에서 데이터의 역할 이해
• 데이터 품질, 투명성, 편견 및 개인 정보를 비롯하여 조직에 AI를 적용하는 가장 큰 과제 이해
• AI의 한계 이해

 

[2주차 - 사례 연구: 고객을 알기 위한 학습]
• 감독 및 비감독 머신러닝 알고리즘의 차이 이해
• 회귀, 분류 및 클러스터링과 같은 머신러닝의 기본 수업 이해
• 머신러닝이 해결할 수 있는 문제 유형 이해와 애플리케이션 컨텍스트에서 유용한 
  머신러닝 작업 선택 가능
• 자연어 처리(NLP) 파이프라인을 작성하는 데 사용되는 주요 활동 및 기술 이해
• 통계 처리 및 단어 분포
• 머신러닝 모델에 대한 입력으로 사용할 텍스트 데이터에서 기능을 생성하는 방법 학습
• 회귀 분석, 분류 및 클러스터링을 적용한 정보 추출 및 구매 항목 추천
• 정서 분석 수행을 위한 감독 분류 적용
• 머신러닝 모델의 결과 분석, 평가 및 해석

 

[3주차- 사례 연구: 고객 경험 향상]

• 튜링 테스트의 개념과 AI 시스템 개선 방법에 관한 이해
• 자연어 생성에서 가장 중요한 방법과 기술 숙지
• 자연어 처리에 관한 딥러닝 접근법과 사용 용도에 관한 개요 
• 자연어 이해 및 음성 인식에서 가장 중요한 방법과 도구 이해
• 대화형 행위자(예: 챗봇) 설계 방법 학습
 

[4주차- 사례 연구: 검색 및 권장 사항]

• 클러스터링 알고리즘
• 주제 모델링
• 지식 기반: 어떻게 만들어지는가? 어떤 목적으로 사용하는가?
• 개체명 인식(NER)에 관한 지식 기반 사용
• 시맨틱 웹 소개
• 지식 기반을 사용하여 관련 정보(예: SPARQL 및 Google 지식 그래프) 추출

 

[5주차- 사례 연구 : 컴퓨터 비전 주제]
• 이미지 처리 및 컴퓨터 비전에 관한 기존 접근법
• 이미지 분류 및 클러스터링
• 특징 추출
• 나선형 신경망: 생물학적으로 영감을 얻은 모델
• 그림은 100(0) 단어의 가치에 해당: 텍스트 기술을 생성하기 위한 나선형 신경망(CNN)과 
  대화형 행위자 결합
• 자동 감시 시스템

 

[6주차- AI의 향후 방향]
• 현재의 제한 사항
• 기술적 진보
• 사회 문화적 변화
• 윤리적 문제
• 도덕적 문제
• 법적 문제

 

SDSA 비즈니스를 위한 AI와 머신러닝 과제 내용

*본 AI 과정의 과제는 4회 제공됩니다.

<과제 1>
자신의 비즈니스에 사용할 수 있는 AI 기회를 파악하고 논리 정연하게 설명하기

강의 1주차에 소개된 주제를 토대로 AI 솔루션 개발 및 적용을 통해 향상되거나 해결될 수 있다고 생각되는 조직의 '간단한' 문제를 파악하십시오.

<과제2>
이 기회를 만들 방법을 계획하고 정량화하기
2, 3, 4 주차에 소개된 각 사례 연구를 고려하여 비전문가 청중에게 발표할 보고서를 작성하십시오. 각 연구에서 개발된 AI 솔루션 유형, 해당 AI 솔루션 선택 근거, 조직에 주는 이점, 솔루션의 예상 '가치' 또는 투자 수익을 비교하고 대조하십시오.

<과제 3,4>
코스에서 배운 내용을 적용하여 제안서 작성하기

각 사례 연구의 토론을 통해 얻은 지식을 활용하여 첫 번째 과제에서 확인된 간단한 문제를 다시 검토하고 수정한 솔루션을 제시하십시오. 수정된 솔루션이 원래 솔루션과 다른 이유와 방법을 설명하는 동시에 법적, 도덕적 또는 윤리적 문제 해결 방법을 포함하여 해당 주제에 관한 AI 기반 솔루션을 설명할 수 있는 보고서를 작성하십시오.

 

SDSA 교육 혜택

#1:1 교육생 튜터링 및 그룹 튜터링   
성공적인 개인 학습(학습가이드, 과정 모니터링 등)을 위한 개별지도 교사배치(튜터링)
교육기간 중 예약을 통해서 진행되는 1:1 튜터링 진행 (주 1회 / 6주)
코스별, 학습 커뮤니티를 통한 그룹 튜터링 진행

 

#영국 사우샘프턴대학교 명의 수료증 제공 (출석 및 과제 이수시)

 

SDSA 추천대상

AI, SW관련학과 대학생 부터 새내기 회사원, 연구원, 임원진까지 데이터 사이언스 교육에

관심있는 누구나 신청가능

 

SDSA 신청방법

이티에듀 홈페이지

https://etedu.co.kr/shop/item.php?it_id=1635754430

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