인공지능(AI) 과정
| label.lecture.name | label.courses.yearCreate | label.courses.trainHours |
|---|---|---|
| [비대면] R 기반 시각화와 머신 러닝 | 1 | 24 label.hour |
| [비대면] R 기반 딥러닝 활용 | 3 | 24 label.hour |
| [비대면] Keras를 통한 머신러닝 프로그램의 이해 | 2 | 24 label.hour |
| [비대면] 자연어처리 기법의 이해와 실습 | 2 | 21 label.hour |
| [비대면] 스마트 단말을 위한 딥러닝 모델 최적화와 TensorflowLite기반 TinyML 구축 | 1 | 21 label.hour |
| [비대면] 딥러닝 이미지 처리 핵심 모델의 이해와 응용 | 1 | 21 label.hour |
| [비대면] Python과 Tensorflow를 이용한 강화학습의 이해와 활용 | 4 | 21 label.hour |
| [비대면] 딥러닝 생성 모델의 이해와 구현 | 3 | 15 label.hour |
| [비대면] Spark를 통한 데이터 전처리 프로그램 이해 | 6 | 15 label.hour |
| [비대면] Pytorch를 사용한 인공지능 프로그래밍 | 2 | 15 label.hour |
| [비대면] Numpy, Pandas, scikit-learn 라이브러리를 통한 인공지능 모델 프로그래밍 | 1 | 15 label.hour |
| [비대면] Kaggle을 이용한 데이터 분석 및 머신러닝&딥러닝 모델 구현 | 2 | 15 label.hour |
| [비대면] CNN Best Model 활용과 Transfer Learning | 3 | 15 label.hour |
| [비대면] 리눅스 인프라 활용을 위한 Linux OS 심층 이해 | 3 | 21 label.hour |
| (비대면)Python 기반 머신러닝 & 딥러닝 핵심과 활용 (산업계) | 1 | 21 label.hour |
