“인공 지능에 대해 무엇을 알고 싶습니까? 인증서가 있는 인공 지능 무료 과정에 등록하는 것을 생각해 보십시오. 이 광범위한 과정은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 기계 학습과 같은 AI의 핵심 아이디어와 방법을 소개하기 위한 것입니다.
주제에 대한 철저한 이해를 보장하기 위해 지식이 풍부한 강사가 과정 자료를 안내하고 실용적인 예를 제공합니다. 또한 과정이 끝나면 배운 지식과 능력을 입증할 수 있는 인증서를 받게 됩니다.”
인공 지능은 도전적인 직업이 될 수 있으며 컴퓨터 과학, 수학 및 기타 필요한 과학 관련 분야에 대한 기본 지식이 필요합니다.
이 기사에서는 최고의 무료 인공 지능 과정을 나열했습니다.
차례
인공 지능이란 무엇입니까
인공 지능은 인간의 능력과 동등한 작업을 수행하는 기계의 능력입니다. Siri, Alexia 및 Google Assistant와 같은 기계는 인공 지능의 예이며 음성 인식, 의사 결정 및 시각적 인식과 같은 기능을 수행합니다.
그러나 인공 지능은 컴퓨터가 다른 플레이어 역할을 하도록 만들어진 비디오 게임에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 기계 학습은 컴퓨터에게 데이터로부터 학습하는 방법을 가르치는 AI의 하위 집합입니다. 이것은 컴퓨터에 많은 예제를 제공하고 스스로 패턴을 파악하도록 함으로써 이루어집니다.
오늘날 사회에서 인공지능은 다양한 산업분야에서 활용되고 있습니다. 경제가 뛰어난 일부 국가에서는 노동력을 줄이고 빠르고 생산적인 노동력을 향상시키는 작업을 수행하는 데 AI 사용을 채택했습니다. AI는 또한 의료 산업에서 특정 환자에게 약을 투여하고 다양한 치료를 제공하고 수술실에서 수술 절차를 지원하는 데 사용되고 있습니다.
인공 지능을 공부하는 이유
인공지능을 공부하는 이유는 다양하다. 광대하게 성장하는 기술이고 여러 산업에서 채택되고 있기 때문에 이 직업을 공부하는 것은 대단한 일이 될 수 있습니다.
인공지능을 공부해야 하는 몇 가지 이유가 있습니다.
- AI는 다재다능하다
- AI는 사회를 개선하고 있습니다
- 세기를 정의하는 인재
AI는 다재다능하다
인공 지능의 영향은 유연한 기술이기 때문에 산업에 따라 다를 것입니다. 제조, 관광, 접객업과 같은 다양한 비즈니스가 이 기술로부터 이익을 얻을 것입니다. 따라서 AI를 학습하면 다양한 분야에서 자신의 직업을 발전시킬 수 있습니다.
AI가 사회를 개선하고 있다
사회의 발전을 위해서는 인공지능이 필요합니다. 이 기술을 적용하면 사람들의 삶을 단순화할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 의료 분야에서 많은 혁신적인 발전을 가져올 것입니다. AI는 환자가 더 빠르고 정확한 의료 치료를 받을 수 있도록 보장할 수 있습니다.
세기를 정의하는 인재
다음 세기에는 기술이 지구를 지배할 것이라는 점을 감안할 때 인공 지능은 XNUMX세기의 역량입니다. AI 또는 ML의 부상은 인간 사회를 다양한 방식으로 변화시킬 것입니다. 일부 분석가들은 인공 지능이 전 세계적으로 XNUMX차 산업 혁명을 가져올 것이라고 주장하기도 했습니다.
최고의 25 인공 지능 코스
모든 인공 지능 과정은 인공 지능의 모든 측면에 대한 포괄적인 지식을 제공합니다.
Coursera, Udemy, Edx 등과 같은 플랫폼에는 많은 것들이 있습니다. 모든 플랫폼에는 AI에 대한 수많은 인기 콘텐츠가 있습니다. 이 과정은 AI 전문가가 가르치며 매우 포괄적이며 인증을 포함합니다.
다음은 상위 25개 무료 인공 지능 과정입니다.
- AI 소개
- 딥 러닝 소개
- 인공 지능 기초
- 비즈니스를 위한 인공 지능
- 기계 학습 프로젝트 구성
- 콘텐츠 마케팅을 위한 인공 지능
- 마케팅에 인공 지능 적용
- 지식 기반 AI: 인지 시스템
- 자연어 처리
- 생물 정보학의 인공 지능
- 로봇 공학을 위한 인공 지능
- 게임 AI 소개
- AI 전략 및 거버넌스
- 투자 기술의 혁신: 인공 지능
- 신경망 및 딥 러닝
- AI의 인적 요소
- AI의 경제학
- 의료 분야의 AI
- 인공 지능 및 법적 문제
- Python을 사용한 AI 프로그래밍
- 인공 지능: 주식 거래
- 사람 관리의 AI
- 비 데이터 과학자를 위한 AI 기초
- 프로그래밍 없이 AI 기반 챗봇 구축
- 디지털 기술: 인공 지능.
인증서가 있는 상위 25개의 인공 지능 무료 코스
#1. 인공 지능 소개
이 과정에서 인공 지능의 기초를 배웁니다. 통계, 기계 학습, 논리 및 계획에 이르기까지. 또한 이미지 처리, 컴퓨터 비전, 로봇 공학, 로봇 동작 계획, 자연어 처리 및 정보 복구에서 인공 지능이 어떻게 사용되는지 발견합니다.
#2. 딥 러닝 소개
인공지능 필수과목입니다. 딥 러닝은 자연어 처리에서 생물의학에 이르기까지 많은 응용 분야에서 최고의 기술 중 하나입니다. 딥 러닝은 이미지, 텍스트, 음성/사운드, 그래프 등과 같은 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다.
#삼. 인공 지능 기초
인공지능의 기초를 배우는 초보자를 위한 입문 과정입니다. 이 과정에서는 Azure를 사용한 AI 기본 사항과 AI 및 기계 학습의 핵심 개념을 학습합니다. 더 나아가 자연어 처리를 배우고 텍스트와 음성을 객관적으로 평가하고 언어 간의 텍스트와 음성을 해석합니다.
#4. 비즈니스를 위한 인공 지능
비즈니스 세계는 빠르게 성장하고 있으며 세계의 현재 추세와 함께 계속 진화하고 있습니다. 기업은 원활한 생산성을 위해 AI에 적응하고 있습니다. 이 과정에서는 인공 지능을 적용하여 비즈니스를 효과적으로 관리하는 방법을 배웁니다.
#5. 기계 학습 프로젝트 구조화
AI 팀의 길을 개척할 수 있는 기술 리더가 되고 싶다면 이 과정이 적합합니다. 이 과정은 성공적인 기계 학습 프로젝트를 구축하고 기계 학습 프로젝트 리더로서 의사 결정을 연습하는 방법을 알려줍니다.
#6. 콘텐츠 마케팅을 위한 인공 지능
콘텐츠 마케팅은 브랜드를 광고하고 홍보하는 빠른 수단이 되었습니다. 인공 지능은 콘텐츠 마케팅을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 과정에서 배우게 될 내용 중 일부는 콘텐츠 마케팅에서 AI에 영향을 미치는 방법입니다. 데이터 수집 및 분석에서 사용자 경험 개인화 등에 이르기까지. 또한 인공 지능을 통해 콘텐츠 마케팅에 사용되는 필수 도구를 활용하는 방법을 배웁니다.
#7. 마케팅에 인공 지능 적용
인공 지능을 마케팅에 적용하면 프로모션 및 고객 만족도를 높이는 데 도움이 됩니다. 이 과정의 연구에서는 소비자 습관을 조사하고 적절한 사람들에게 마케팅을 타겟팅할 수 있는 잠재력을 극대화하는 방법을 배웁니다.
#8. 지식 기반 AI: 인지 시스템
이것은 인공 지능의 핵심 과정입니다. 지식 기반 AI와 인간 인지 연구 간의 관계가 이 과정의 주요 초점입니다. 문제 해결, 계획 및 의사 결정 방법뿐만 아니라 구조화된 지식 표현을 제공합니다. 또한 지식 기반 AI 에이전트 설계에 적용하는 데 필요한 특정 기술과 능력도 있습니다.
#9. 자연어 처리
자연어 처리는 기계가 인간의 언어를 이해할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 이것은 또한 AI의 필수 과정 중 하나입니다. 기계 학습, 번역, 신경 지식 및 Python의 시각적 응답 프로그래밍과 같은 개념을 다룹니다. 알고리즘을 사용하여 기계에서 인간의 언어를 관리하는 방법을 배웁니다.
#10. 생물 정보학의 인공 지능
생물정보학은 컴퓨터 기술을 응용하여 생물학적 데이터를 이해하기 위한 방법과 도구를 개발하는 것입니다. 이 무료 온라인 과정은 AI의 기초가 생물정보학 분야에 어떻게 적용되는지 가르치기 위해 고안되었습니다. 이 과목에 등록한 학생들은 인공지능을 활용한 생물정보학의 수집, 분석, 모델링 방법을 배운다.
#11. 로봇 공학을 위한 인공 지능
로봇 분야에 관심이 있는 분들을 위한 고급 과정입니다. 로보틱스의 모든 주요 시스템을 프로그래밍하는 방법을 배웁니다. 이 과정에서 학습의 또 다른 측면에는 확률적 추론, 계획 및 연구, 현지화, 추적 및 제어가 포함됩니다.
#12. 게임 AI 소개
비디오 게임을 좋아하고 AI의 이 측면을 전문적으로 다루고 싶다면 이 과정이 적합합니다. 이 과정에서는 고유한 알고리즘을 사용하여 게임 봇을 구축하는 방법을 배웁니다.
#13. AI 전략 및 거버넌스
이 과정은 비즈니스 혁신에 사용되는 전략에 대한 통찰력을 제공합니다. 이러한 전략은 비즈니스 세계에서 경쟁 우위를 확보하는 데 사용됩니다. 이 과정에서는 회사 환경에서 인공 지능을 사용하는 방법과 응용 프로그램의 장벽을 줄이는 데 사용할 수 있는 도구를 이해합니다.
과정이 끝나면 데이터 내에 존재하는 편향을 식별하는 다양한 방법과 책임 있는 거버넌스 전략을 구성하는 데 필요한 사항도 배우게 됩니다.
#14. 투자 기술의 혁신: 인공 지능
이 과정에서 우리가 재정적인 결정을 내리는 방식을 기술이 어떻게 변화시켰는지에 대해 배우게 됩니다. AI 기반 온라인 자산 관리 플랫폼의 부상을 연구하면서 Robo-advisor가 작동하는 방식과 효과적인 이유를 배우게 됩니다.
투자 결정을 내리는 인공 지능의 기능을 평가하고 인간 기반 데이터 기반 투자 기술에서 신경망에 이르기까지 거래 결정을 내리는 데 AI 및 기계 학습의 역할에 대해 배웁니다.
#15. 신경망과 딥러닝
이 과정에서는 신경망과 딥 러닝의 기본 개념을 학습합니다. 딥 러닝의 부상을 주도하고 연결된 심층 신경망을 적용하는 중요한 기술 동향에 대해 잘 알게 될 것입니다. 또한 효율적인 신경망을 구현하고, 신경망 아키텍처의 주요 매개변수를 식별하고, 애플리케이션에 딥 러닝을 적용하는 방법도 설명합니다.
#16. AI의 인적 요소
이 과정은 인공 지능 기반 제품을 개발하는 중요한 인적 요소에 중점을 둡니다. 학생들은 AI 시스템에서 데이터 프라이버시의 기능, 윤리적 AI 설계의 과제, 편향의 원인을 식별하는 접근 방식에 대해 배웁니다.
#17. AI의 경제학
이 과정에서 AI 연구의 가장 최근 경제학과 경제 및 노동 시장에 미치는 영향에 대해 배웁니다. 경제 생산과 기술 발전이 인공 지능에 의해 어떻게 영향을 받는지 분석합니다. 또한 AI 주도 기술 발전이 노동 시장과 근로자에게 미치는 영향을 조사하여 기술 실업에 대한 우려의 타당성을 판단합니다.
#18. 의료 분야의 인공 지능
인공 지능은 여러 산업을 변화시켰고 건강 산업도 예외는 아닙니다. 환자의 데이터, 실험실 테스트 및 의료 시스템 외부의 기타 데이터를 분석할 수 있다고 상상해 보십시오. 이 과정에서는 의료 분야에서 AI의 현재 및 미래 응용 프로그램에 대해 설명합니다. 목표는 AI 기술을 안전하고 윤리적으로 진료소에 도입하는 것입니다.
#19. 인공 지능 및 법적 문제
이 과정은 인공 지능 시스템 사용과 관련된 법적 영향을 이해하는 것입니다. 예상할 수 있는 위험 및 법적 보호에 대한 개요를 제공합니다. 기본적 인권, 재산 보호 및 개인 정보 보호에 대한 AI의 영향이 과정에서 논의됩니다.
#20. Python을 사용한 AI 프로그래밍
프로그래밍은 인공 지능의 필수 요소입니다. Python으로 프로그래밍하는 방법을 배우는 것이 이 과정의 주요 초점입니다. 또한 인공 지능의 주요 구성 요소인 신경망 학습에 중점을 둘 것입니다.
#21. 인공 지능: 주식 거래
주식 거래는 최근에 투자의 광대한 영역 중 하나가 되었습니다. 이 과정을 통해 기술이 투자를 개선하고 전략화하는 도구로 어떻게 사용될 수 있는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 사용되는 다양한 도구를 배우고 인공 지능의 도움으로 주식 시장에 투자하는 기술을 이해할 수 있습니다.
#22. 사람 관리의 AI
이 과정에서는 인사 관리에 적용되는 인공 지능 및 기계 학습에 대해 배웁니다. 기계 학습에서 데이터의 역할, AI 애플리케이션, HR 의사결정에서 데이터 사용의 한계, 블록체인 기술을 사용하여 편견을 완화할 수 있는 방법과 관련된 개념을 탐구합니다.
#23. 비데이터 과학자를 위한 AI 기초
이 과정에서는 머신 러닝을 사용하여 빅 데이터를 처리하고 해석하는 방법을 자세히 알아봅니다. Teachable Machine 및 TensorFlow와 같은 도구를 사용하여 비즈니스에 통합할 알고리즘을 생성하는 다양한 방법과 방법을 자세히 살펴봅니다. 또한 다양한 ML 방법, 딥 러닝, 한계뿐만 아니라 정확도를 높이고 알고리즘에 가장 적합한 훈련 데이터를 사용하는 방법도 배우게 됩니다.
#24. 프로그래밍 없이 AI 기반 챗봇 구축
이 과정은 코드를 작성할 필요 없이 유용한 챗봇을 만드는 방법을 알려줍니다. 사용자를 만족시키는 챗봇을 계획, 구현, 테스트 및 배포하는 방법을 배웁니다. 챗봇은 우리 업계에서 만연하고 있습니다. 이 특정 기술을 필요로 하는 최근 비즈니스는 매일 추가되고 있으며 컨설턴트는 프리미엄 요율을 요구하며 챗봇에 대한 관심은 빠르게 증가하고 있습니다. 그들은 고객에게 양질의 고객 지원을 제공합니다.
#25. 디지털 기술: 인공 지능
이 과정은 AI에 대한 폭 넓은 이해를 갖추는 것을 목표로 합니다. 인공지능의 역사는 물론 흥미로운 사실과 동향, 인공지능 활용에 대한 통찰을 평가한다. 또한 인간과 AI 간의 작업 연결 및 AI 기술과 상호 작용하는 데 필요한 예상 능력을 분석합니다. 이 지식을 통해 기술을 향상하고 경력을 조정할 수도 있습니다.
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자주 묻는 질문
인공지능 과정은 어렵나요?
인공 지능을 배우는 것은 특히 프로그래머가 아닌 사람들에게 도전적이고 때로는 좌절할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 관심이 있다면 배울 수 있습니다. 공부할 과정을 선택하기 전에 항상 틈새 시장을 확인하는 것이 좋습니다.
최고의 AI 온라인 코스는 무엇입니까?
최고의 온라인 AI 과정은 Python을 사용한 AI 프로그래밍입니다. 이 과정은 AI의 기초에 대한 심층적인 지식을 제공하고 Python, Numpy 및 PyTorch와 같은 프로그래밍 도구의 사용도 가르칩니다.
기계 학습은 인공 지능과 어떤 관련이 있습니까?
기계 학습은 인공 지능의 하위 집합입니다. 컴퓨터가 그렇게 하도록 프로그래밍하지 않고 충동적으로 작동하게 하는 행위입니다. 따라서 기계 학습은 인공 지능을 구현하는 데 사용되는 기술입니다.
AI에서 요구하는 핵심과목은 무엇인가요?
인공 지능 분야에서 경력을 쌓기 위해 필요한 몇 가지 기본 과학 과목이 있습니다. 이들은 화학, 물리학, 수학 및 통계입니다. 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 정보 기술 분야의 대학 학위도 필수적입니다.
결론
인공 지능은 우리의 일부가 되어 일상 활동에 몰두하고 생산성을 향상시킵니다. Alexia, Siri, Google 비서와 같은 스마트 기기부터 비디오 게임, 로봇 등 인공 지능이 우리 주변에 있기 때문에 개인은 그 진로를 탐구하고 싶어합니다.
흥미로운 경력이지만 종종 등록 및 인증 취득에 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 이것이 바로 이 무료 과정이 이 직업에 관심이 있는 사람들이 쉽게 배울 수 있도록 고안된 이유입니다. 학습 기간은 과정 및 학습 플랫폼에 따라 다릅니다. 이 기사가 귀하의 경력을 쌓는 데 도움이 되기를 바랍니다.
