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[온캠] 인공지능 활용_서비스 구현 및 전이학습 과정이미지

[온캠] 인공지능 활용_서비스 구현 및 전이학습

교육기간
30일
강의구성
16차시
  • 과정 [온캠] 인공지능 활용_서비스 구현 및 전이학습 0

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기본 정보

학습기간
4주
총 시간
9.0시간
차시수
16차시
개발년월
202203
내용전문가
김상복
NCS분류
20010705:인공지능서비스구현

과정 소개

인공지능의 이론적 학습을 바탕으로 학습을 위한 코드 구현과 인공지능의 추론 결과를 실습 위주로 진행하므로써 인공지능에 대한 전반적인 이해를 갖춤과 동시에 인공지능 시스템의 원리와 특징, 문제해결 과정을 이해할 수 있도록 하기 위한 과정이다.

학습 대상

컴퓨터공학 및 정보통신공학 입문자 컴퓨터공학 산업 종사자 및 관련자

학습 목표

인공지능에서 활용되는 문제해결 전략과 알고리즘 사례를 통해 실제 프로그램 개발에 활용 할 수 있다.

강의목차(총 16강)

1. 1. 인공지능 개발 환경 구성 29분

2. 2. 인공지능 모델 구현 손글씨 인식기 40분

3. 3. 인공지능 모델 구현 손글씨 인식기 38분

4. 4. 인공지능 모델을 이용한 서비스 구현 서비스 흐름 개요 29분

5. 5. 인공지능 모델 활용을 위한 장고 웹 프레임워크 이해 개요 MVC 34분

6. 6. 인공지능 모델 활용을 위한 장고 웹 프레임워크 이해 template 32분

7. 7. 인공지능 모델 활용을 위한 장고 웹 프레임워크 이해 models py 37분

8. 8. 인공지능 모델 활용 서비스 구현 이미지 업로드 및 인식 35분

9. 9. 인공지능 모델 활용 서비스 구현 이미지 업로드 및 인식 35분

10. 10. 인공지능 모델 활용 서비스 구현 이미지 인식 결과 확인 27분

11. 11. 인공지능 모델 활용 서비스 구현 인식결과 교정의견 등록 30분

12. 12. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 프레임워크 설치 30분

13. 13. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 프레임워크 모델 확인 32분

14. 14. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 모델 활용한 인식결과 확인 32분

15. 15. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 모델 전이학습 개념 28분

16. 16. 인공지능 프레임워크의 모델 연동 구현 인공지능 모델 전이학습 구현 37분

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