BEST

AI Development

Deep Learning & Machine Learning

Bước đầu làm quen với trí tuệ nhân tạo không cần toán: Từ cơ bản đến xu hướng mới nhất

Name: Bước đầu làm quen với trí tuệ nhân tạo không cần toán: Từ cơ bản đến xu hướng mới nhất
Price: 77000 KRW

Đây là một bài giảng giúp bạn có được kiến thức tổng quan về AI một cách nhẹ nhàng, bỏ qua những nội dung khó như công thức toán học.

(4.8) 80 đánh giá

564 học viên

jihoonkim

인공지능

Machine Learning(ML)

Deep Learning(DL)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Sự phân biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning, cùng những câu chuyện hậu trường.
Tại sao việc thu thập dữ liệu chất lượng cao lại quan trọng?
Quy trình hoạt động của dịch vụ AI và nghiên cứu AI như thế nào?
Học sâu học dữ liệu như thế nào?
Xử lý ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên được thực hiện như thế nào?
Dạo này chatbot đang hot, vậy mô hình Diffusion làm thế nào để nắm bắt ý định của người dùng và tạo ra những hình ảnh chưa từng có trên thế giới?

Trí tuệ nhân tạo là gì vậy?
Tôi sẽ trả lời câu hỏi của bạn một cách dễ dàng.

Tôi tò mò về trí tuệ nhân tạo.
Bạn có thực sự cần biết toán khó không? 🙄

AI đang thâm nhập sâu vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Từ Siri và Bixby trên điện thoại đến thuật toán đề xuất của YouTube... chúng ta đang sống cùng với AI mà không hề hay biết.

Vì vậy, tôi trở nên tò mò về AI, học máy và học sâu và tôi đã tìm kiếm chúng trên Google từng cái một.
Nhưng... ngay khi nội dung trở nên hơi khó, rất nhiều công thức toán học và hình ảnh lạ bắt đầu xuất hiện.

Tôi chỉ muốn biết AI học hình ảnh như thế nào ...

_{Tôi chỉ muốn biết Tesla có thể lái tự động như thế nào!
(Nguồn: Tesla Official YouTube)}

_{Tôi chỉ muốn biết AI tạo ra hình ảnh như thế nào!}

_{Đừng tính toán nữa...!}

Bỏ qua những phần khó khăn
Trí tuệ nhân tạo thực sự dễ học

Sự khác biệt giữa AI, học máy và học sâu là gì?
Người ta nói AI có thể học... nhưng nó học như thế nào?

Máy tính diễn giải hình ảnh và tiếng Hàn như thế nào?
Bạn đang nói là bạn sẽ tự học à...?

YouTube và Instagram là những nơi tôi có thể tìm thấy nội dung tôi thích.
Bạn phân loại nó như thế nào...?

Họ nói rằng cần có dữ liệu để đào tạo AI.
Chúng ta đang nói về dữ liệu gì ở đây vậy...?

Trí tuệ nhân tạo rất khó nghiên cứu vì các khái niệm rời rạc và các bài báo học thuật khó!
Một PO có nền tảng nghiên cứu trong ngành AI sẽ giải thích trí tuệ nhân tạo và học sâu một cách dễ hiểu và chi tiết bằng nhiều ví dụ khác nhau, đồng thời loại bỏ càng nhiều nội dung khó càng tốt.

✅ Bạn có thể giải quyết nỗi lo của mình thông qua bài giảng này.

_{Giả sử bạn đang tạo một diễn giả AI ảo và tìm hiểu về vòng đời dịch vụ AI.}

_{Bạn cũng có thể tìm hiểu nhiều khái niệm khác nhau để đánh giá việc học sâu.}

_{Bạn sẽ tìm hiểu từng bước về quá trình phát triển và nghiên cứu AI cũng như những điều cần cân nhắc.}

_{Và thông qua các ví dụ đơn giản, chúng ta sẽ biết cách học sâu được thực hiện như thế nào và các mô hình được đào tạo ra sao.}

_{Làm thế nào để xử lý hình ảnh,}

_{Tìm hiểu cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tất nhiên, chúng tôi cũng có đào tạo thực hành!}

_{Và chúng tôi cũng thực hiện các dự án bằng những mô hình mới nhất.}

Tìm hiểu về những điều này 📖

Khái niệm và đặc điểm chung của AI
Luồng dịch vụ AI và quy trình nghiên cứu AI
Phương pháp học cơ bản của học sâu
Các tính năng hình ảnh và mô hình học sâu xử lý hình ảnh
Các tính năng ngôn ngữ tự nhiên và các mô hình học sâu xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Luồng phát triển mô hình học sâu được học bằng cách tạo ra một mô hình học sâu đơn giản
(Dự án) Trải nghiệm mô hình tạo thành cơ sở của chatbot sử dụng dữ liệu KLUE
(Dự án) Trải nghiệm công nghệ tiên tiến nhất của các mô hình tạo sinh bằng cách sử dụng mô hình Diffusion

Ngay cả khi bạn không biết toán hoặc mã hóa
Bất cứ ai cũng có thể hiểu được AI.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

🙋‍♀️
Tìm hiểu về AI và học sâu
Tôi muốn làm một công thức toán khó
Những người đã bỏ cuộc vì điều đó

🙋‍♂️
AI trong sản phẩm và dịch vụ
Tôi muốn áp dụng nó, nhưng với AI
Những người không biết gì về Hàn Quốc

💁‍♀️
Trong kế hoạch và đề xuất
Nội dung liên quan đến AI xuất hiện
Dành cho những ai muốn hiểu

💁‍♂️
Dành cho những ai muốn bước vào lĩnh vực AI
Khoa học dữ liệu
Không chính

Được chuẩn bị đặc biệt

✅ Giải thích lý thuyết dễ hiểu mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu
✅ Tài liệu bài giảng dạng PDF
✅ Mã thực hành
✅ Tài liệu thực hành

Trong bài giảng này
Người chia sẻ kiến thức là

Kim Ji Hoon

Xin chào. Tên tôi là Jihoon Kim và tôi làm việc với tư cách là Chủ sở hữu sản phẩm tại một công ty khởi nghiệp tạo dữ liệu cho AI.
Tôi rất quan tâm đến AI, dữ liệu và giáo dục, và tôi liên tục cố gắng và suy nghĩ về cách giải thích chúng một cách dễ dàng cho người khác.

Lịch sử liên quan

(Hiện tại) Chọn Chủ sở hữu sản phẩm Star
(Cựu) Nhà nghiên cứu AI của Tmax Group/Trưởng nhóm
(Hoạt động giáo dục) Cố vấn của Naver Connect Foundation, giảng viên KT AICE, giảng viên đặc biệt của trường đại học

💡 AI có vẻ hơi khó hiểu, nhưng chúng tôi sẽ giúp bạn bắt đầu!

Các dịch vụ AI sẽ chạy trên logic nào? Tại sao việc thu thập dữ liệu chất lượng lại quan trọng? Sự khác biệt giữa xử lý ngôn ngữ tự nhiên và xử lý hình ảnh là gì? ... Chúng ta thường nghe rằng trí tuệ nhân tạo rất quan trọng, nhưng thật khó để tìm ra lời giải thích cho những điều chúng ta tò mò. Ngay cả khi bạn tìm kiếm trên Internet, nội dung vẫn nằm rải rác khắp nơi và những giải thích phức tạp khiến bạn khó hiểu.

Bài giảng “Những bước đầu tiên đến với trí tuệ nhân tạo mà không cần toán học” là bài giảng tập hợp các khái niệm rời rạc về trí tuệ nhân tạo và học sâu như một dạng giới thiệu. Chúng tôi giúp bạn xây dựng kiến thức nền tảng thông qua những giải thích dễ hiểu và các bài tập học sâu nhẹ nhàng giúp loại bỏ tối đa các kiến thức toán học phức tạp. Bạn có tò mò về AI nhưng không biết bắt đầu học ở đâu hoặc như thế nào không? Tôi hy vọng bài giảng này sẽ là khởi đầu tốt cho bạn. Nếu bạn quan tâm đến bài giảng, hãy nhớ xem video xem trước [Tổng quan bài giảng]! 🙂

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Bạn đang muốn lên kế hoạch cho một dịch vụ AI nhưng lại cảm thấy bế tắc vì không biết bắt đầu từ đâu?
Những người đã muốn học AI nhưng lại từ bỏ vì toán học.
Những ai tò mò về cách AI học dữ liệu như thế nào
Ai đó muốn một bản tóm tắt toàn diện về AI một lần duy nhất.

Cần biết trước khi bắt đầu?

tiếng Hàn

Xin chào
Đây là

564

Học viên

Đánh giá

Trả lời

4.8

Xếp hạng

Khóa học

(현) 셀렉트스타 Product Owner
(전) 티맥스그룹 AI 연구원/팀장
(교육 활동) 네이버 커넥트재단 멘토, KT AICE 강사, 대학교 특강 출강

contact: jihoonkim.haru@gmail.com

Chương trình giảng dạy

Tất cả

27 bài giảng ∙ (5giờ 1phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Giới thiệu bài giảng

1 bài giảng ∙ (4phút)

1. Tổng quan bài giảng
04:17

Phần 2. Những câu chuyện AI mà bạn có thể thoải mái nghe khi đang uống một tách cà phê

5 bài giảng ∙ (1giờ 5phút)

2. Bài học 1. Đằng sau hậu trường của AI, học máy, học sâu và phát triển AI
12:52
3. Bài học 2. Phân loại chính của AI - 'mô hình phán đoán' xác định dữ liệu là gì.
14:19
4. Bài học 3. Các danh mục chính của AI - 'mô hình thế hệ' tạo ra dữ liệu không tồn tại trên thế giới này.
14:09
5. Bài học 4. Các dịch vụ AI được tạo ra như thế nào - Vòng đời của dịch vụ AI?
15:30
6. Bài học 5. Có phải deep learning luôn là thần thánh và bất khả chiến bại?
08:49

Phần 3. Máy tính... Học sâu học dữ liệu bằng cách nào?

4 bài giảng ∙ (33phút)

7. Bài học 6. Phương pháp học sâu 1 - Một chuỗi các quy trình dự đoán kết quả cụ thể 'lan truyền tiếp theo'
10:37
8. Bài học 7. Phương pháp deep learning 2 - Tính toán tổn hao để xác định mô hình deep learning sai ở mức độ nào.
07:05
9. Tứ kết. Phương pháp deep learning 3 - Cách huấn luyện mô hình deep learning 'Backpropagation'
08:41
10. Bài học 9. Phương pháp deep learning 4- Các vấn đề phát sinh trong quá trình học và các phương pháp giải quyết
06:42

Phần 4. Học sâu và xử lý hình ảnh

6 bài giảng ∙ (1giờ 12phút)

Phần 5. Học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

5 bài giảng ∙ (1giờ 7phút)

Phần 6. dự án

5 bài giảng ∙ (57phút)

Phần 7. Kết thúc bài giảng

1 bài giảng ∙ (1phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

80 đánh giá

4.8

80 đánh giá

skyyun7272
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
입문에 있어 최고의 강의에요 강의 준비만 봐도 노력하신게 보입니다 감사합니다
- 김지훈
  Giảng viên
  안녕하세요 skyyun7272 님! 좋은 리뷰 너무나 감사합니다 :) 궁금하신게 있으시면 언제든지 질문글 남겨주세요!
안혜원
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
딥러닝에 관해서 무지했었는데, 많은 것을 배우고 갑니다 :)
- 김지훈
  Giảng viên
  감사합니다 안혜원님! 많은 인사이트 얻고 가셨으면 좋겠습니다 :)
오뜨
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
81% đã tham gia
비전공자도 알기 쉽게 설명해주셔서 도움이 많이 되고 있습니다! 내용도 자료도 너무나 깔끔해요 ㅎ 막연하게 관심만 갖던 인공지능을 실무에 어떻게 적용해 볼 수 있을지 이전보다는 그림이 그려집니다!
- 김지훈
  Giảng viên
  감사합니다 오뜨님! 실무에 많은 도움이 되셨으면 좋겠습니다! 궁금하신게 있으시면 언제든 질문 남겨주세요~
한규동
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
입문에 있어서 처음 AI 개념을 만들어주는데 꼭 필요한 수업이라고 생각됩니다.
- 김지훈
  Giảng viên
  감사합니다 한규동님! 많은 인사이트 얻고 가셨으면 좋겠습니다 :) 궁금하신게 있으시면 언제든 질문 남겨주세요~
권혁주
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
22% đã tham gia
정말 0에서부터 출발할 수 있게 도와주는 강의 같아요. 강의를 듣고 AI 뉴스를 읽는 게 더 재밌어 졌습니다.
- 김지훈
  Giảng viên
  안녕하세요 권혁주님! 너무 감사합니다 :) 궁금하신점이 생기시면, 언제든 질문 글 남겨주세요!

1.611.840 ₫

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

[파이썬] 수학없이 머신러닝 쉽게 이해하고 구현하기

딥러닝호형

수학없이 고급 머신러닝 모델을 이해하고 파이썬을 통해 쉽게 구현하는 방법을 배웁니다.

입문

머신러닝, Python, Scikit-Learn

[파이썬] 수학없이 머신러닝 쉽게 이해하고 구현하기

딥러닝호형

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트편

주식회사한시경

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

중급이상

딥러닝, 인공지능(AI)

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트편

주식회사한시경

30분 요약 강좌 시즌3 : 초급자를 위한 손에 잡히는 딥러닝!

제주코딩베이스캠프

인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석을 전혀 모르시는데 한 번 경험해보시길 원하시는 분들을 위한 강의입니다. 전체적인 프로세스를 설명해드려요.

입문

머신러닝, 딥러닝

30분 요약 강좌 시즌3 : 초급자를 위한 손에 잡히는 딥러닝!

제주코딩베이스캠프

인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

유용한IT학습

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

입문

인공지능(AI), AI 활용 (AX), 딥러닝

인공지능(AI) - 새로운 비디오, 동영상를 만들어 주는 런웨이(runway ai) 배우기

유용한IT학습

파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

YoungJea Oh

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

중급이상

인공지능(AI), python3, 딥러닝

파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

YoungJea Oh

인공지능(AI) - 무료 AI 이미지를 만들어주는 텐서아트(Tensor Art) 배우기

유용한IT학습

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

입문

인공지능(AI), AI 활용 (AX), 머신러닝

인공지능(AI) - 무료 AI 이미지를 만들어주는 텐서아트(Tensor Art) 배우기

유용한IT학습

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

다니엘

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

초급

Docker, 가상화, Python

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

다니엘

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

아이리포

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

초급

Python, sklearn, 머신러닝

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

아이리포

유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

민규식

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

초급

강화학습, 머신러닝, Unity

유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

민규식

엑셀로 만드는 딥러닝 프레임워크

멋진

엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!

초급

VBA, 딥러닝, Excel

엑셀로 만드는 딥러닝 프레임워크

멋진

스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

권 철민

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

중급이상

Apache Spark, 머신러닝, 빅데이터

스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1

권 철민

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전

권 철민

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

초급

딥러닝, PyTorch, 컴퓨터 비전

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전

권 철민

Bước đầu làm quen với trí tuệ nhân tạo không cần toán: Từ cơ bản đến xu hướng mới nhất

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Tôi tò mò về trí tuệ nhân tạo. Bạn có thực sự cần biết toán khó không? 🙄

Tôi chỉ muốn biết AI học hình ảnh như thế nào ...

Bỏ qua những phần khó khăn Trí tuệ nhân tạo thực sự dễ học

Tìm hiểu về những điều này 📖

Ngay cả khi bạn không biết toán hoặc mã hóa Bất cứ ai cũng có thể hiểu được AI.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Được chuẩn bị đặc biệt

Trong bài giảng này Người chia sẻ kiến ​​thức là

Kim Ji Hoon

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học tương tự

Tôi tò mò về trí tuệ nhân tạo.
Bạn có thực sự cần biết toán khó không? 🙄

Bỏ qua những phần khó khăn
Trí tuệ nhân tạo thực sự dễ học

Ngay cả khi bạn không biết toán hoặc mã hóa
Bất cứ ai cũng có thể hiểu được AI.

Trong bài giảng này
Người chia sẻ kiến thức là

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là