디지털 트랜스포메이션의 핵심 인공지능, 쉽게 이해하기
과정상세
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강좌명 :
디지털 트랜스포메이션의 핵심 인공지능, 쉽게 이해하기
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훈련 시간 :
30 시간
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차시별 내용
| 차시 |
강의내용 |
| 1 | 인공지능의 역사와 주요 개념 |
| 2 | 왓슨의 주요 서비스 |
| 3 | 머신러닝 이해 |
| 4 | 딥러닝의 이해 |
| 5 | 뉴스와 AI |
| 6 | TV와 AI |
| 7 | 인공지능 서비스 내/외부 환경 분석하기 |
| 8 | 인공지능 서비스 필요자원 분석하기 |
| 9 | 인공지능 서비스 기술환경 분석하기 |
| 10 | 인공지능 서비스 방향 설정하기 |
| 11 | 인공지능서비스 목표 확정하기 |
| 12 | 인공지능서비스 요구사항 수집하기 |
| 13 | 인공지능 서비스 모델 구성요소 분석하기 |
| 14 | 인공지능 서비스 모델 정의하기 |
| 15 | 인공지능 서비스 모델 검증하기 |
| 16 | 인공지능 서비스 시나리오 요소 정의하기 |
| 17 | 인공지능 서비스 시나리오 작성하기 |
| 18 | 인공지능 서비스 시나리오 타당성 검증하기 |
| 19 | 인공지능 서비스 활용 방안 분석하기 |
| 20 | 인공지능 서비스 비즈니스 모델 활용 기획하기 |
| 21 | 인공지능 서비스 상품화 기획하기 |
| 22 | AI 서비스의 디지털 콘텐츠 적용 사례 |
| 23 | AI 서비스의 영화산업 적용 사례 |
| 24 | AI 서비스의 음악산업 적용 사례 |
| 25 | AI 서비스의 얼굴인식 및 이미지 적용 사례 |
| 26 | AI 서비스의 문학과 미술에의 적용 사례 |
| 27 | 인공지능 서비스 성과기준 기획하기 |
| 28 | 인공지능 서비스 성과 평가 방법 기획하기 |
| 29 | 인공지능 서비스 성과 평가 실행 기획하기 |
| 30 | AI의 실패영역과 인간의 관여 |
