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MS.3.AI School for Universities (Azure ML)

About This Course

4차 산업혁명을 굳이 이야기 하지 않더라도 최근 AI와 함께 AI의 핵심기술이라고 할 수 있는 Machine Learning에 대한 기대와 수요는 급격하기 많아지고 있습니다. 하지만 Machine Learning을 학습하기 위해서는 관련된 수학과 컴퓨터 사이언스적인 과목들의 지식이 필요하며 이런 부분들은 학습에 큰 걸림 돌이 되고 있습니다. 하지만 최근 Machine Learning 분야의 진보로 인해서 코딩이나 수학적인 접근 보다는 문제 정의와 Machine Learning에 대한 기본적인 이론 학습을 통해서 접근 할 수 있는 다양한 학습 방법들이 개발되고 있으며 이는 더 나아가 빠르게 실무에 적용할 수 있는 방법들을 제시하고 더 고도화된 모델들을 개발하고 활용하는 좋은 시작점이 될 것으로 기대 됩니다. 이 강좌에서는 Azure Machine Learning과 Cognitive Services 등 완성도 높은 서비스들을 통해서 Machine Learning 개요부터 활용까지 배워 봅니다.

학습목표

1. Machine Learning의 개념과 특징 그리고 기본적인 알고리즘들의 원리와 사용 방법들을 이해하고 활용 한다. 2. 데이터 사이언스와 AI등에 거의 필수가 되어가고 있는 Python 언어를 이용하고 이를 활용해서 Machine Learning의 결과물을 잘 활용할 수 있다. 3. 산업계에서 많이 활용되고 있는 Cognitive Services와 Automated ML등 최신의 서비스들의 원리와 활용법을 이해한다.

Course Staff

Course Staff Image #1

전미정 강사

[소속] Microsoft MVP AI

[최종학력] 한국과학기술원 대학원 나노바이오광학 어학석사

[주요경력] 서강대학교, 서울삼성병원, 서울산업진흥원 SBA, 양재 R&D 혁신허브 강의

Microsoft MVP AI 부문

현대자동차 연구장학생 육성 사업 진행

삼성 멀티캠퍼스 Azure ML Studio 강의

정보통신산업진흥원 오픈 SW 컨트리뷰톤 최우수상 수상(2019년)

Course Staff Image #2

주민규 대표

[소속] ㈜리커시브소프트 대표

[최종학력]동의대학교 정치외교학과 학사

[주요경력] ㈜리커시브소프트 대표, Microsoft MVP Azure 부문 창원대학교 겸임교수, 동의대학교, 신라대학교, 한국기술대학교, 영산대학교, 동명대학교, 동아대학교, 부경대학교, 경성대학교 출강

특허 – 9축 센서 모듈을 이용한 차량 블랙박스 시스템 등 4건

과학기술정보통신, NIPA 제3회 대한민국 SW 융합해커톤 대회 금상

Course Staff Image #1

김영욱 부장

[소속] Microsoft Public Sector 기술전략 담당

[최종학력] 세종사이버대학교 학사(컴퓨터 과학과)

[주요경력] Microsoft MVP 2006~2008, 웹접근성 2.0 표준 자문위원, 디지털 교과서 프로젝트 리더, 월간 마이크로소프트웨어 자문위원, AZ-900, MS-900, MCPS, AZ-550 등 다수 인증 취득

[주요저서] 가장빨리 만나는 챗봇 프로그래밍 with Bot Framework(길벗), War of IT (지앤선)

Frequently Asked Questions

주요 학습 대상

머신 러닝의 이해와 활용이 필요한 전공, 비전공 모두.

강좌 수준 및 선수요건

본 강좌는 컴퓨터 관련 전공자들에게는 더 편하게 접근할 수 있으나 비전공자들도 충분히 학습할 수 있으며 별도의 선수과목을 학습 할 필요는 없습니다.

주 교재

빠르게 변화하고 있는 클라우드와 AI의 특성상 별도의 교제는 없습니다. 함께 제공되는 PDF 파일들을 교재로 활용 할 수 있습니다.

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키워드 : #ICT 융합 과정, #ICT 융합과정, #ICT융합과정
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