99,000원
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5개월 할부 시
초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
반도체에 대한 제조 혁신 방안을 벤치마킹하고 반도체 데이터로 코딩 없이 머신러닝, 딥러닝을 돌려볼 수 있습니다.
✍️
이런 걸
배워요!
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반도체 빅데이터 인공지능 사례
NO CODING(Orange 3) 구현
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
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누구일까요?
제조 관련 혁신 활동을 통한 인공지능을 도입하고자 하는 CEO 및 임원
제조 관련 인공 지능을 도입하고자 하시는 조직의 리더
코딩 없이 인공지능 머신러닝 딥러닝을 구현 하고자 하시는 분
안녕하세요
제조 지능화 전문가 입니다.
제조 지능화 전문가 입니다.
상기 컨설턴트는 광운대에서 전자공학을 전공한 뒤 1984년부터 2011년까지 27년동안 삼성전자 반도체 부문에서 제조 팀장 및 제조 센터장을 거쳐 환경안전, Facility, 시스템을 총괄하는 인프라 기술 센터장을 지냈다. 전무로 반도체의 경력을 마친 뒤 2011년부터 2016년 까지는 5년간 삼성 디스플레이(OLED, LCD)에서 부사장으로서 제조 센터장 및 생산, 환경안전, 퍼실리티, 시스템을 책임지는 단지 총괄을 맡았다. 퇴임 후 서울 과학 종합 대학원 대학교와 스위스 BSL(Business School Lausanne)에서 빅데이터 MBA 와 Ph.D., DBA 학위를 취득한후 현재는 SSM(Swiss School of Management) 교수, 산업정책연구원 연구 교수, 사단 법인 인공지능협회 부회장으로 제조 지능화 사업단장 업무를 수행 중에 있다.
커리큘럼
총 9 개
˙ 7시간 11분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 반도체 제조혁신과 AI 빅테이터
3 강
∙ 1시간 44분
1강. 반도체 제조혁신과 AI 빅테이터(혁신사례:생산, 수율, 품질)
미리보기
52:05
2강. 반도체 제조혁신과 AI 빅테이터(혁신 사례:인프라, 환경안전, 에너지)
52:49
실습을위한 사전 준비
섹션 1. 인공지능 기술과 반도체 활용사례
6 강
∙ 5시간 26분
3강. 사전 준비 / 데이터 전처리 및 시각화
미리보기
50:28
4강. 데이터 전처리 및 시각화 / 머신러닝(Classification: k-NN)
43:25
5강. 머신러닝(Classification: Logistic Regression, Tree, Random Forest, SVM)
53:50
6강. 머신러닝(Classification: Naïve Bayes, Neural Network)
01:00:33
7강. 머신러닝(Classification: Stacking, Adaboost / Regression: k-NN, Tree, Random Forest, Li near Regression, Linear Regression (Ridge, Lasso, Elastic net), Neural Network, Bias and Variance, 앙상블과 베깅, Boosting, XGBoost, Stacking)
56:30
8강. 머신러닝(Image Classification, Clustering: k-Means, Hierachical Clustering) / 딥러닝(DNN, CNN)
01:01:31
강의 게시일 : 2023년 10월 25일
(마지막 업데이트일 : 2023년 10월 25일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️