강좌 링크 Microsoft Azure AI Fundamentals(AI-900) 인공지능 국제 자격증 인공지능에 대한 기본적인 역량을 측정하는 시험 시험정보 시험방식: 객관식, 선택형 시험시간: 45분 문항수: 약 40개 합격선: 700점/1000점 결과: 응시
이번 강의에서는 Azure 내 AI 기능과 여러 AI 사용 예시와 이에 대한 AI의 책임에 대해 설명합니다. 🚀🌌🌠🪐 🚀 1. Azure 내 기능 🌌 1.1 AI란 무엇인가? Software that imitates human capabilities(인
이번 강의에서는 Machine Learning과 Machine Learning 방법 및 Azure Machine Learning 에 대해 설명합니다. 🚀 Machine Learning이란? 과거의 데이터에서 관련성을 찾아 예측 하는 모델을 만드는 것 인공지능을 사
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이번 강의에서는 Natural Language Processing(자연어 처리)에 대해 설명합니다. 🚀 Natural Language Processing 🌌 Text analysis and entity recognition (텍스트 분석 및 엔티티 인식) 텍스
이번 강의에서는 Conversational AI (대화형 AI)에 대해 설명합니다. 🚀 Conversational AI 개념 🌌 Conversational AI란 무엇인가? AI 에이전트와 인간 간에 대화를 가능하게 하는 솔루션입니다. 일반적으로 AI 에이전트는

간단히 말해서, AI는 인간의 행동과 기능을 모방하는 소프트웨어를 만드는 것이다. 주요 워크로드는 다음과 같다.기계학습 : 이것은 종종 AI 시스템의 기초이며, 예측하고 데이터에서 결론을 도출하기 위해 컴퓨터 모델을 "가르치는" 방법이다.변칙 검색 : 시스템에서 오류

Machine Learning은 수학 및 통계를 사용하여 알 수 없는 값을 예측할 수 있는 모델을 만드는 기술이다. 예를 들어, Adventure Works Cycles는 한 도시에서 자전거를 대여해주는 기업입니다. 이 회사는 충분한 스텝 인원과 자전거 양을 확보하기

'컴퓨터 비전'은 AI의 핵심 영역 중 하나이며, AI 애플리케이션이 세상을 "보고" 이해할 수 있는 솔루션을 만드는 데 중점을 둔다. 컴퓨터에는 당연히 인간과 같은 생물학적 눈이 없지만 라이브 카메라 피드나 디지털 사진 또는 비디오로 이미지를 처리할 수 있다. 이미지

이미지 분류는 AI(인공 지능) 애플리케이션에서 일반적인 작업입니다. 기계 학습의 예측 능력을 사용하여 AI 시스템이 이미지에 기반한 실제 항목을 식별할 수 있도록 합니다. 이미지 분류의 사용 이미지 분류의 몇 가지 잠재적 용도는 다음과 같습니다. 제품 식별: 모바