ÆÄÀ̽㠱â¹Ý AI Project
ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú AIÀΰøÁö´É ÇÁ·ÎÁ§Æ®·Î Æ÷Æ®Æú¸®¿À ¿Ï¼ºÇϱâ
ÆÄÀ̽ãÀº ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í AI ±â¹Ý¿¡ Áß¿äÇÑ ºñÁßÀ» Â÷ÁöÇÏ°í ÀÖ´Â ¾ð¾îÀÔ´Ï´Ù. ÆÄÀ̽ãÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ±âÃʺÎÅÍ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÅëÇØ ±â¹ÝÀ» ´ÙÁö°í, µ¥ÀÌÅͺм®°ú ½Ã°¢È¸¦ ´Ù¾çÇÑ ¿¹Á¦ Ç®ÀÌ·Î ÇнÀÇÏ°Ô µË´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´×À» ÅëÇØ AIÀÇ ±â¹Ý Áö½ÄÀ» ½Àµæ ÇÑ ÈÄ, °øÅë ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ¿Ï¼ºÇÏ´Â °úÁ¤À» °æÇèÇغ¸¼¼¿ä.
-
±³À°±â°£
6°³¿ù
-
±³À°³À̵µ
ÀÔ¹®~°í±Þ
-
Á¤¿ø
20¸í ³»¿Ü
-
ÀüÈ»ó´ã
02-313-7300
ÁÖ¸» ¡¤ °øÈÞÀÏ »ó´ã ¹× Á¢¼ö°¡´É
ÀÌ·±ºÐµé¿¡°Ô ÃßõÇÕ´Ï´Ù
ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇØ ¾ò¾îÁø ÀڷḦ ±â¹ÝÀ¸·Î ¹Ì·¡ ¼ö¿ä¸¦ ¿¹ÃøÇÏ°í °áÁ¤ÇÏ´Â ÆÇ´ÜÀº ¾î¶² AI ¸ðµ¨À» Àû¿ëÇÏ°í ¼³°èÇϴ³İ¡ °ü°ÇÀÔ´Ï´Ù. º» °úÁ¤Àº ¼öÁýµÈ µ¥ÀÌÅ͸¦ AI ¸ðµ¨¿¡ Àû¿ëÇØ °á°ú¸¦ µµÃâÇÏ´Â °úÁ¤À¸·Î ¼³°èµÇ¾ú½À´Ï´Ù.
ÆÄÀ̽ãÀ» ÇнÀÇϽŠºÐµéÀº º» °úÁ¤°ú ¿¬°èÇØ µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ°í AI ¸ðµ¨À» Àû¿ëÇÏ¿© °á°ú¹°±îÁö ¸¸µé¾îÁö´Â °úÁ¤À» °æÇèÇØ º¸½Ã±â ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
Ãë¾÷ºÐ¾ß
µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾𽺠¾÷ü´Â ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í AI¸¦ À¶ÇÕÇÏ¿©, ´Ù¾çÇÑ Á¦Ç°(¼Ö·ç¼Ç)À» Á¦°øÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ´Â °ú°Å¿¡ ºñÇØ AI ºÐ¾ßÀÇ ÇнÀ ¸ðµ¨ÀÌ º¸´Ù ½±°Ô Á¦°øµÇ°í ÀÖ°í, ¸¹Àº ÀÎÀç°¡ ¾ç¼ºµÇ°í ÀÖ´Â °á°úÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ¹Ì ¸¹Àº Ç÷§Æû ¾÷ü, °ø°ø±â°ü, ±ÝÀ¶±Ç, Æ÷ÅÐ ¾÷ü µî¿¡¼ ÀΰøÁö´É ±â¹Ý Chat-GPT¸¦ È°¿ëÇÑ ¼ºñ½º°¡ Á¦°ø µÇ°í ÀÖÀ¸¸ç, Á¦Ç° À¯Áöº¸¼ö, AI ºÎ¼ È®Àå, Ç÷§Æû °³¹ß µî AI ä¿ë ½ÃÀå¿¡ ³Î¸® Á¢¸ñµÉ ±â¼ú·Î È°¿ëµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Ä¿¸®Å§·³¾È³»
ÆÄÀ̽ãÀº ºòµ¥ÀÌÅÍ¿Í AI ±â¹Ý¿¡ Áß¿äÇÑ ºñÁßÀ» Â÷ÁöÇÏ°í ÀÖ´Â ¾ð¾îÀÔ´Ï´Ù. ÆÄÀ̽ãÀ» ±â¹ÝÀ¸·Î ±âÃÊ ¹®¹ýºÎÅÍ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÅëÇØ ±â¹ÝÀ» ´ÙÁö°í, µ¥ÀÌÅͺм®°ú ½Ã°¢È¸¦ ´Ù¾çÇÑ ¿¹Á¦ Ç®ÀÌ·Î ÇнÀÇÏ°Ô µË´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´×À» ÅëÇØ AIÀÇ ±â¹Ý Áö½ÄÀ» ½Àµæ ÇÑ ÈÄ, °øÅë ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ÅëÇØ °á°ú¸¦ ¿Ï¼ºÇÏ°Ô µË´Ï´Ù.
-
-
ÆÄÀ̽㠱âÃÊ
-
- ÆÄÀ̽㠱âÃÊ - ¼³Ä¡
- ÀÔÃâ·Â / ¹®Àڿó¸®
- ÀÚ·áÇü, Á¦¾î¹®
- ÇÔ¼ö¿Í ¸ðµâ
- ÆÄÀÏ ¿¡·¯Ã³¸®
- Ŭ·¡½º
-
-
ÆÄÀÌ½ã ¾Ë°í¸®Áò
-
- ±âº» ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÅëÇÑ ¿¹Á¦ Ç®ÀÌ
- Á¤·Ä ¹× °Ë»ö
- ½ºÅÃ, Å¥, ¸®½ºÆ®
- Æ®¸®, Å©·Ñ¸µ1
-
-
µ¥ÀÌÅͺм® ¹× ½Ã°¢È
-
- Å©·Ñ¸µ2 - ¿¹Á¦ Ç®ÀÌ
- ³ÑÆÄÀÌ - Axis, µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ, ¹è¿, À妽Ì, ½½¶óÀ̽Ì, ¹è¿º¯È¯, ¹è¿ º¯È¯
- ÆÇ´Ù½º - µ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·¹ÀÓ, ´©¶ô°ªÃ³¸®, ±×·¡ÇÁ, µ¥ÀÌÅÍ ¿¬°á
- ½Ã°¢È - Matplotlib
-
-
µ¥ÀÌÅͺм® ¿¹Á¦
-
- µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¿¹Á¦ ½Ç½À1 ¼ºÀû µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¾ÆÆÄÆ® ºÐ¾ç °¡°Ý µ¿Ç⠺м®
- µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¿¹Á¦ ½Ç½À2 »ó±Ç Á¤º¸ ºÐ¼® °ø¿ø ºÐÆ÷ ºÐ¼®
- µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¿¹Á¦ ½Ç½À3 µû¸ªÀÌ ÀÚÀü°Å ´ë¿©¼Ò ºÐ¼®
- µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¿¹Á¦ ½Ç½À4 ¶Ñ·¹Á긣 ÆÄÀÌ¹Ù°Ô¶ß ¸ÅÀå ºÐ¼®, ½ºÅ¸¹÷½º »ó±ÇºÐ¼®
-
-
¸Ó½Å·¯´× ¿¹Á¦
-
- ÃÖ¼Ò Á¦°ö¹ý ¾Ë°í¸®Áò, Æò±Õ Á¦°ö±Ù ¿ÀÂ÷ ¾Ë°í¸®Áò
- °æ»ç ÇÏ°¹ý ¾Ë°í¸®Áò
- ¸Ó½Å·¯´× ¿¹Á¦1 kNN SVM Clustering
- ¸Ó½Å·¯´× ¿¹Á¦2 Naive Bayes Decision Tree Ensenble
- ¸Ó½Å·¯´× ¿¹Á¦3 Linear Regression Logistic Regression
-
-
µö·¯´× °øÅëÇÁ·ÎÁ§Æ®
-
- µö·¯´× ¿¹Á¦1 ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼® ÆÛ¼ÁÆ®·Ð ¼Õ±Û¾¾ ºÐ·ù
- µö·¯´× ¿¹Á¦2 CNN_MNIST ¼Õ±Û¾¾ ¿¹Ãø
- µö·¯´× ¿¹Á¦3 RNN ´Ü¾îÇ°»ç ±¸ºÐÇϱâ LSTM Áö¹®Àаí ÁÖÁ¦ ºÐ·ùÇϱâ
- °øÅëÇÁ·ÎÁ§Æ® - ´Ùº¯ ¼±Çüȸ±Í °øÅë ÇÁ·ÎÁ§Æ® Á¦ÀÛ
¼º°øÀûÀÎ Ãë¾÷ Áغñ! ÄÚ¸®¾ÆIT¾ÆÄ«µ¥¹Ì¿¡¼ ½ÃÀÛÇϼ¼¿ä!
-
- (ÁÖ)¸ùµ¹
-
¿ö³« Ä¿¸®Å§·³ÀÌ Àß µÇ¾î ÀÖ¾î¼ °Å±â¿¡ ¸ÂÃç¼ °°ÀÌ µû¶ó°¡±â¸¸ ÇÏ¸é µÆ´ø °Í °°½À´Ï´Ù.
-
- ¢ß À¥Á¨
-
6°³¿ù¸¸ ²Ú Âü°í °»ç´ÔÀÌ ÃßõÇϽô ´ë·Î ³²¾Æ¼ °øºÎÇÏ´Ù º¸¸é ±×°Ô ½À°üÀÌ µÇ°í ±× ÀÛÀº ½À°üÀÌ °á±¹¿£ Ãë¾÷ÇÏ´Â µ¥ Å« µµ¿òÀÌ µÇ´Â °Å °°½À´Ï´Ù.
-
- ¢ß½ÎÀ̹ö¿ø
-
¸ðÀǸéÁ¢À» ÅëÇØ ÀúÀÇ ºÎÁ·ÇÑ ºÎºÐÀ» ä¿ï ¼ö ÀÖ´Â °è±â°¡ µÇ¾ú½À´Ï´Ù. ÀÌ ¶§¹®¿¡ ³¡±îÁö Æ÷±âÇÏÁö ¾Ê°í ÀÔ»çÇÒ ¼ö ÀÖÁö ¾Ê¾Ò³ª »ý°¢ÇÕ´Ï´Ù.
-
- ¢ß½ÎÀ̹ö¿ø
-
ÇпøÀ» ´Ù´Ï¸é¼ °øºÎ ȯ°æÀÌ ³Ê¹« ÁÁ¾Ò°í Ãë¾÷ Áغñµµ µµ¿ÍÁֽŠ´öºÐ¿¡ ¼º°øÀûÀ¸·Î Ãë¾÷¿¡ ¼º°øÇÏ°Ô µÇ¾ú´ø °Í °°½À´Ï´Ù. °¨»çÇÕ´Ï´Ù.
-
- ¢ß¿¢½º¾ÆÀÌÄ¿¹Â´ÏÄÉÀ̼ÇÁî
-
ÇпøÀÇ ±³À° °úÁ¤À» °ÅÄ¡´Â °ÍÀÌ °øºÎÀÇ °¡ÀÌµå ¶óÀÎÀ̳ª ÇнÀÀÇ ±íÀÌ°¡ ´Ù¸£´Ù°í »ý°¢ÇÏ¿´½À´Ï´Ù.
-
- ¢ß¾¾¿¥Æ¼Á¤º¸Åë½Å
-
¸ðÀÇ ¸éÁ¢°ú ¸éÁ¢ ÄÁ¼³ÆÃÀ» ÅëÇØ ½ÇÁ¦ ¸éÁ¢¿¡¼ÀÇ ±äÀå°¨À» ÁÙÀÌ°í, ÀڽŠÀÖ°Ô ´äº¯ÇÒ ¼ö ÀÖ¾ú½À´Ï´Ù.
-
- ¢ß À̱۷ç ÄÚÆÛ·¹À̼Ç
-
ºñÀü°øÀÚµéÀº ¾î¶² IT±â¾÷ÀÌ ÁÁÀºÁö Àß ¸ð¸£´Âµ¥ ¼±»ý´ÔÀÌ ÃßõÇØÁּż ÁÁ¾Ò½À´Ï´Ù.
-
- ¢ß ÆÄÀη¦
-
Ãë¾÷´