반응형 분류 전체보기80 ADIE 1급 자격증 이론 및 문제 총정리 네 번째 ADIE 1급 자격증 이론 및 문제 총정리 네 번째 ADIE 1급 자격증 이론 및 문제 총정리 세 번째 이어서 다음 인공지능 알고리즘 Ⅱ에 대해 정리 및 핵심 문제 3가지를 정리해 보았습니다. -목차- 4. 인공지능 알고리즘 Ⅱ 4-1. 핵심 딥러닝 알고리즘 4-2. 생성적 적대 신경망 이해 4-3. 생성적 적대 신경망 활용범위 4-4. 핵심 퀴즈 4-5. 학습정리 4. 인공지능 알고리즘 Ⅱ 4-1. 핵심 딥러닝 알고리즘 (자주 사용되는 핵심 딥러닝 알고리즘 이해) ○ CNN 합성곱신경망(영상처리) 사진의 특징을 찾는 과정 사람의 뇌에서 시각을 받아들이는 시각피질 구조를 모방하여 만드는 방법 예시) 사물에 일부를 보고도 특징으로 사물의 정체를 알 수 있는 것 *채널: RGB (빨강, 초록, 파랑) 세가지.. 2023. 6. 3. ADIE 1급 자격증 이론 및 문제 총정리 세 번째 ADIE 1급 자격증 이론 및 문제 총정리 세 번째 -목차- 3. 인공지능 알고리즘 Ⅰ 3-1. 인공지능 객체탐지 방법의 이해 3-2. 딥러닝의 동작원리 3-3. 핵심 딥러닝 알고리즘(1) 3-4. 핵심 퀴즈 3-5. 학습정리 3-1. 인공지능 객체탐지 방법의 이해 (하나의 객체와 여러 개의 객체를 인식하는 방법이 다르다.) ○ 싱글 오브젝트 (singele object) 1개의 객체를 검출한 경우 -1단계 분류: 인공지능은 데이터셋(데이터와 정답 레이블)을 함께 학습한 인공지능은 이를 토대로 새로운 이미지를 식별하게 되는 과정. 학습되지 않은 class는 인식하지 못한다. -2단계 영역표시:분류를 통하여 검출한 객체의 ㄷ정보가 있는 위치를 보기 쉽게 box형태로 지정하는 것을 Localization이라.. 2023. 6. 2. ADIE 1급 자격증 이론 및 문제 총정리 두 번째 ADIE 1급 자격증 이론 및 문제 총정리 두 번째 - 목 차 - 2. 인공지능 AI과 빅데이터 (4차 산업혁명 발전 요소) 2-1. 빅데이터의 이해 2-2. 인공지능 빅데이터의 활용 2-3. 데이터 라벨링과 크롤링 2-4. 핵심퀴즈 2-5. 학습정리 2. 인공지능AI과 빅데이터 (4차 산업혁명 발전 요소) 2-1. 빅데이터의 이해 (하루에도 대량의 데이터가 지속적으로 발행) 예시) 구글 1분에 2백만건 데이터 검색 유튜브 1분에 72시간 비디오 생성 트위터 72만 건의 트윗이 생성 ○ 시대에 따른 데이터의 변화(컴퓨터의 발전에 의해 데이터의 양과 형태가 변화함) ( 1970~1980년 / 메인 프레임 컴퓨터 ) ( 1980~2000년 / 개인 PC ) ( 2000~2010년 / 인터넷 모바일 ) ( 2.. 2023. 6. 1. ADIE 1급 자격증 이론 및 문제 총정리 첫 번째 ADIE 1급 자격증 이론 및 문제 총정리 첫 번째 인공지능(AI)은 컴퓨터 시스템이 사람과 유사한 지능적인 작업을 수행하는 능력을 의미합니다. 이러한 시스템은 데이터를 분석하고 학습하여 문제를 해결하거나 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 있으며 아직은 학습단계 딥러닝(DL) 과정에서 한 단계 도약할 준비를 하고 있다고 보면 됩니다. 그에 학습을 위한 자료가 중요합니다. 데이터 가공(전처리) 해당 데이터라벨링이 바로 중요한 역할을 한다고 보는데 현재 이후로 각광을 받을 데이터라벨링에 필요 자격증을 갖추어 다양한 업무를 할 수 있기에 자격증 준비하는데 도움 될 자료를 정리해 보았습니다. -목차- 1. 인공지능 방법론 1-1. 인공 지능 서비스 개요 1-2. 인공지능의 원리.. 2023. 5. 31. 이전 1 2 3 4 5 6 ··· 20 다음 반응형
