【한글자막】 No Code! 코딩없이 인공지능 구현하기

【전세계 200만 수강생 보유 TOP강사!】 코딩없이 인공지능(AI)를 활용하여 실용적인 비즈니스 문제 및 현실세계의 어려운 문제들 해결하기

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What You Will Learn!

Google Teachable Machine을 사용하여 사람의 감정을 감지하는 AI 모델 구축, 교육 및 배포
학습률, 에포크, 뱃치 크기, 정확도 및 손실의 차이를 설명
AWS AI AutoPilot을 사용하여 연령, 흡연 습관 및 지리적 위치와 같은 고객 특성을 이용하여 보험료 예측
DataRobot AI를 사용하여 심혈관 질환을 감지하는 고급 AI 구축, 훈련 및 배포
DataRobot AI를 사용하여 AI의 힘을 활용하여 식품 유형 인식
Google Teachable Machines를 사용하여 X-Ray 흉부 데이터를 사용하여 흉부 질환을 감지하고 분류하는 AI 모델 개발
혼동 행렬, 분류 정확도, 오류율 등 다양한 KPI를 사용하여 훈련된 AI 모델 평가
전이 학습의 다양한 장점을 나열하고 훈련 프로세스의 속도를 높이기 위해 언제 테크닉을 적절하게 적용할 지 결정
비즈니스 및 의료 분야에서 널리 채택된 최첨단 심층 신경망인 레지듀얼 네트워크 이면의 이론과 본질을 이해
XG-Boost, 인공 신경망, 랜덤 포레스트 분류기를 기반으로 여러 AI 모델을 훈련하고 DataRobot에서 성능을 비교하는 방법을 학습
분류기 임계값이 거짓 양성률(폴아웃) 및 참 양성률(민감도)에 미치는 영향 이해
SageMaker Studio AutoML 도구를 사용하여 코딩 경험이 거의 필요하지 않은 AI/Ml 모델을 구축, 교육 및 배포하는 방법 학습
R2 또는 결정 계수, 평균 절대 오차, 평균 제곱 오차 및 평균 제곱근 오차와 같은 다양한 회귀 모델 KPI를 구별
AWS SageMaker Autopilot을 사용하여 회귀 작업을 수행하기 위해 XGBoost 기반 알고리즘을 구축, 교육 및 배포

Description

아래의 질문들에 한 번이라도 Yes라고 답하셨다면 이 강의는 당신을 위한 것입니다!

인공 지능(AI)으로 초강력 애플리케이션을 구축하고 싶지만 코딩 방법을 모르십니까?
AI가 두렵고 어디서부터 시작해야 할지 모르십니까?
- 아니면 컴퓨터 과학 학위 없이 AI에 뛰어들고 싶습니까?
AI로 비즈니스 수익을 극대화하고 비용을 절감하고 싶지만 빠르고 효율적으로 도달하는 방법을 모르는 야심 찬 기업가이십니까?

인공 지능은 현재 최고의 기술 분야 중 하나입니다.

100년 전, 전기(electrictity)가 그랬던 것처럼 AI는 우리의 삶을 바꿀 것입니다.

AI는 금융, 은행, 의료, 운송 및 기술 분야에서 널리 채택되고 있으며 이 분야는 기회와 커리어가 넘쳐나고 있습니다.

이 강의는 코딩 배경이나 컴퓨터 과학 학위가 없는 사람도 AI를 사용할 수 있도록 하는 핵심 문제를 해결합니다. 이 강의의 목적은 현대 AI의 주요 측면에 대한 지식을 어려운 수학 없이 실용적이고 쉽고 재미있는 방식으로 제공하는 것입니다. 또한, 이 강의는 학생들에게 실제 데이터 세트를 사용하여 실용적인 실습 경험을 제공합니다.

이 강의에서는 여러분이 최근에 샌프란시스코의 한 스타트업에서 컨설턴트로 고용되었다고 가정합니다. 당신의 CEO는 최첨단 AI 기술을 5개 프로젝트에 적용하도록 지시했습니다. 단 한 가지 주의할 점은, 여러분이 도움을 구할만한 전문 데이터 과학자가 없고, 당신은 코딩 방법을 모름에도 결과를 빠르게 도출해내야 한다는 것입니다. 자, 당신은 이러한 주요 회사 문제를 해결하는 데 일주일 밖에 없습니다. 프로젝트와 관련된 모든 부서의 데이터가 제공되며 당신을 다음 작업을 수행해야 합니다:

프로젝트 #1: Google Teachable Machines를 사용하여 사람의 감정을 감지하는 AI 모델 개발 (기술).
프로젝트 #2: Google Teachable Machines를 사용하여 X선 흉부 데이터를 사용하여 흉부 질환을 감지하고 분류하는 AI 모델 개발 (보건 의료).
프로젝트 #3: AWS AI AutoPilot을 사용하여 연령, 흡연 습관, 지리적 위치와 같은 고객 특성을 이용하여 보험료 예측 (비즈니스).
프로젝트 #4: DataRobot AI를 사용하여 심혈관 질환 감지(보건 의료).
프로젝트 #5: DataRobot AI를 사용하여 식품 유형 인식 및 AI 설명 가능성 탐색 (기술).