非専攻者/高校生のための人工知能基礎とキャリアアドバイス

Name: 非専攻者/高校生のための人工知能基礎とキャリアアドバイス
Price: 30800 KRW
Rating: 5 (1 reviews)

データサイエンス、人工知能を初めて勉強する非専攻者または高校生のための講義です。人工知能と機械学習の概念を理解し、関連する職業を持つためにどのような努力をすべきかをお知らせします。

（5.0）受講レビュー 1件

受講生 14名

難易度入門

受講期間 無制限

coco

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cnn

Machine Learning(ML)

Deep Learning(DL)

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受講後に得られること

機械学習と人工知能基礎概念
機械学習モデルの種類
ディープラーニングモデルの種類と概念
人工知能関連の進路
人工知能/データ分析を勉強する方法

DataScientist / AI researcherになるため
最初の一歩からしっかりと握る！ 🤖

DataScientist / AI researcher
なるための第一歩 👨‍💻

データサイエンス、人工知能を初めて勉強する非専攻者または高校生のための講義です。
人工知能と機械学習の概念を理解し、関連する職業を持つためにどのような努力をすべきかをお知らせします。

もしかしたらこんな悩みですか？

「DataScienceとAIが登場しましたが、私もできますか？」
「文科生もできますか？大学院は必須ですか？何から勉強すべきかわかりません。」

基礎概念から一つずつ説明します。

_{機械学習、講義の受講後は完璧に理解できます！}

そこで、この講義では、機械学習の理論と実習ではなく、機械学習と人工知能の基礎概念の説明で初心者の方（高校生／非専攻大学生）も簡単に理解できるようにしました。人工知能と機械学習が何であるかという概念と種類について説明し、関連する仕事が何であるかを紹介します。これらの職業を持つためにどのような能力を必要とするのか、実際の企業がどのような能力を要求するのかをお知らせします。最後に、各職業ごとにどのように勉強をしてどんな専攻をすれば有利かまで紹介します。

誰が聞くといいですか？

機械学習とAIモデルの基礎概念
知りたい方

データサイエンティストとしてキャリア
切り替えたい人

AI/DSに向かって進路を希望する
高校生/非専攻者大学生の方

内容をすべて学習したら、少なくともAI関連キャリアを設計できるように講義を構成しました。実際の企業が求める事項を比較し、AI関連職業の違いを紹介します。また、関連する職業を持つためにどのような能力を育てるべきかについて、関連学科や専攻について紹介します。

講義の主な内容
確認してください📚

1️⃣機械学習とディープラーニングの基本概念

生初心者にも簡単にアクセスできるように、「データとは何か」から始めます。このデータを使用して、機械学習/AIで何ができるかについてお知らせします。機械学習モデルを大きくどのように区別できるか、それぞれどのような方法で学習を行い、どのような結果を出すことができるかについてお知らせします。

2️⃣機械学習の種類

(Decision Tree, kNN, Ensemble Learning, Clustering, SHAP Value)

基本的に知っておくべき機械学習モデルについて説明します。理解しやすくするために、概念中心に講義を簡単に進めます。基本モデルの概念と長所と短所について学び、説明可能な人工知能として利用される（eXplainable AI）ShapValueについても紹介します。

3️⃣ディープラーニングモデルの概念と人工知能生成モデルとは異なり（DALLE.2）

ディープラーニングモデルの概念と種類について学びます。各モデルで何ができるかについて紹介します。そして、最近問題となっている人工知能生成モデルとは異なり（DALLE.2）を直接体験してみます。

4️⃣モデルの適合性評価方法

私たちが作ったモデルは、どのように正確ですか？作成するモデルがどれほど正確であるかを知るには、適切な実験設計が重要です。この実験設計はデータ分析にとって非常に重要です。多くの初心者の方が間違いな部分なので、できるだけ詳しく理解しやすく説明するようにしました。

5️⃣データ分析にとって重要なこと

データ分析は単に、モデリングでは終わりません。生データの前処理から始めて、派生変数の作成、実験の設計、モデリング、最後の解釈まで一連のプロセスを経ます。この過程で重要な部分と見逃すべきではない部分について話します。

6️⃣データサイエンス人工知能関連の職業と必要能力

人工知能関連の職業でData Scientistだけがいるわけではありません。データサイエンティスト（Data Scientist）、データアナリスト/データアナリスト（Data Analyst）、AI / MLエンジニア、AI researcherなど、4つの職業に分けられます。似たように見えますが、することがすべて異なり、各職業ごとに扱うツールや要求能力がすべて異なります。実際の企業が各職業ごとにどのようなことを要求するかを見ながら、職業別必要能力と関連専攻について紹介します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

人工知能/データサイエンスを学びたい非専攻者
人工知能を味わいたい高校生

こんにちは
です。

8,340

受講生

505

受講レビュー

136

回答

4.4

講座評価

講座

학부에서는 통계학을 전공하고 산업공학(인공지능) 박사를 받고 여전히 공부중인 백수입니다.

수상

ㆍ 제6회 빅콘테스트 게임유저이탈 알고리즘 개발 / 엔씨소프트상(2018)

ㆍ 제5회 빅콘테스트 대출 연체자 예측 알고리즘개발 / 한국정보통신진흥협회장상(2017)

ㆍ 2016 날씨 빅데이터 콘테스트/ 기상산업 진흥원장상(2016)

ㆍ 제4회 빅콘테스트 보험사기 예측 알고리즘 개발 / 본선진출(2016)

ㆍ 제3회 빅콘테스트 야구 경기 예측 알고리즘 개발 / 미래창조과학부 장관상(2015)

* blog : https://bluediary8.tistory.com

주로 연구하는 분야는 데이터 사이언스, 강화학습, 딥러닝 입니다.

크롤링과 텍스트마이닝은 현재는 취미로 하고있습니다 :)

크롤링을 이용해서 인기있는 커뮤니티 글만 수집해서 보여주는 마롱이라는 앱을 개발하였고

전국의 맛집리스트와 블로그를 수집해서 맛집 추천 앱도 만들었었죠 :) (시원하게 말아먹..)

지금은 인공지능을 연구하는 박사과정생입니다.

カリキュラム

全体

22件 ∙ (4時間 52分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．人工知能の第一歩

4件 ∙ (46分)

1. データとは何ですか、どのような種類がありますか？
11:06
2. 機械学習の概念
15:46
3. モデルの学習メカニズム
08:54
4. 機械学習の区分（指導学習/非指導学習/強化学習）
10:32

セクション 2．機械学習モデルの種類と基礎概念

5件 ∙ (1時間 1分)

5. 線形回帰モデル、意思決定木、k-NN
15:29
6. ニューラルネットワーク
13:26
7. Support Vector Machine (SVM), Ensemble Learning
09:13
8. クラスター分析
08:07
9. eXplainable AI (SHAP value)
14:48

セクション 3．ディープラーニングの概念と種類

3件 ∙ (41分)

10. ディープラーニングの基本概念と種類（CNN、RNN）
15:16
11. 強化学習と生成モデルモデルと人工知能生成モデルとは異なり（DALLE.2）
17:11
12. CNNと既存の機械学習の違い（Graphical representation learning）
08:58

セクション 4．モデルの信頼性のための実験設計

2件 ∙ (41分)

セクション 5．データサイエンス/人工知能キャリアのためのアドバイス

7件 ∙ (1時間 42分)

セクション 6．講義資料

1件

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

1件

5.0

1件の受講レビュー

hj162kim7928
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
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