인공 지능 과정

인공 지능 과정

인공 지능 이란 무엇입니까? 인공 지능은 기계가 스스로를 생각하는 능력입니다. 인공 지능은 이전에 인간이 수행했으며 문제를 배우고 추론하고 해결할 수있는 능력이 필요하다고 생각되는 작업이 이제 기계에 의해 수행 될 수있을 때 입증됩니다. 가장 좋은 예는 자율 주행 차입니다. 차량은 주변 환경을 인식하고 사람의 개입없이 목적지에 안전하게 도달하기 위해 결정을 내릴 수 있습니다. 빅 데이터 및 사물 인터넷과 함께 기술을 통합하면 인공 지능의 성장을 주도하고 있습니다. 기계는 서로 통신하며 이제 몇 초 만에 수백만 개의 데이터 포인트를 캡처하고 정보를 처리하고 결정을 내릴 수 있습니다. AI가 발전함에 따라 기계는 지능에 따라 물리적으로 행동 할 수있는 더 많은 기능을 갖게됩니다. 인공 지능의 온라인 과정 인공 지능 (AI 시스템) 및 기계 학습 알고리즘 분야는 컴퓨터 과학, 자연 언어 처리, 파이썬 코드, 수학, 심리학, 신경 과학, 데이터 과학, 기계 학습 및 기타 여러 분야를 포함합니다. 인공 지능의 입문 과정은 AI 연구 및 개발에 대한 최신 정보를 제공하는 구성 요소에 대한 개요를 제공하기 때문에 시작하기에 좋은 곳입니다. 검색 알고리즘, 게임 및 논리 문제와 같은 지능형 에이전트의 AI 프로그래밍에 대한 실무 경험도 얻을 수 있습니다. 자율 주행 차, 얼굴 인식 시스템, 군사용 드론 및 자연어 처리기와 같은 오늘날 사용중인 인공 지능의 예에 대해 알아보십시오. 데이터 과학, 로봇 공학 및 머신 인텔리전스 과정을 진행하십시오. 2D 및 3D 공간 관계 표현 방법, 로봇 팔 조작 방법, 엔드 투 엔드 인공 지능 로봇 시스템 계획 등 로봇 작동 방식의 기본 사항에 대해 알아 봅니다. 머신 러닝에서 데이터 클러스터링, 컴퓨터 비전, 강화 학습, 문제 해결, 머신 러닝 알고리즘, 이미지 인식, 데이터 마이닝, 음성 인식 매트릭스 인수 분해 및 순서 종속 데이터의 순차적 모델을 포함하여 데이터 모델링 및 분석을위한 비지도 학습 기술을 탐색합니다. 인공 기술로 시작하여이 흥미로운 분야에 대한 개요를 얻으십시오. 기본적인 컴퓨터 과학 및 프로그래밍에 익숙하지 않은 경우 파이선또는 데이터 분석에 일반적으로 사용되는 다른 프로그래밍 언어를 배우기 위해 수업을 듣는 것이 도움이 될 것입니다. AI 채용 이 기사를 작성할 당시 인디드닷컴에는 3,000 명 이상의 풀 타임 머신 러닝 엔지니어 직책이 상장되어 있으며 매년 $ 125K 이상의 급여가 제공됩니다. 데이터 과학자 AI 직종은 일반적으로 컴퓨터 과학, 공학 또는 IT 분야에서 학사 학위 이상을 요구하며 자바, 파이선, 자바스크립트 및 SQL을 포함한 여러 프로그래밍 언어에 대한 경험과 데이터 과학 경험 또한 큰 도움이됩니다. 최고 직책은 인공 지능 엔지니어, AI 프로젝트 관리자, 연구원 및 인공 지능 컨설턴트이며, 최고 기업에는 아마존, 구글, 애플 및 IBM이 있습니다. 인공 지능에서 경력을 탐험 빠르게 성장하는 인공 지능 분야에서 흥미로운 경력을 쌓아 미래를 건설하십시오. 디지털 마케팅 및 소셜 미디어 전문가와 같은 많은 업계에서는 비즈니스 의사 결정과 비즈니스 응용 프로그램을 개선하기 위해 딥 러닝 방법에 의존하고 있습니다. 컴퓨터 과학, 수학 및 데이터 분석, 파이썬 프로그래밍, 선형 회귀 등을 좋아한다면 인공 신경 네트워크의 응용 프로그램과 앞으로 나아가는 방법에 대해 배우고 학습하십시오.인공 지능은 오늘날의 데이터 분석가 및 인공 지능 전문가의 요구와 요구를 충족시키기 위해 시장에서 최고의 인공 지능 프로그램 및 컴퓨터 시스템 온라인 코스를 제공합니다. 머신 러닝, 딥 러닝, 가상 어시스턴트, 텐서 플로우 및 신경망이 당신을 자극하는 경우, 우리는 자신의 진도에 따라 경력을 발전시키는 데 도움이되는 적절한 과정을 갖추고 있습니다. 오늘날 머신 러닝 기술의 업계 전문가가 되십시오! 인공 지능의 간략한 역사 AI 연구는 1956 년 여름 다트머스 대학에서 워크샵 행사에서 시작되었습니다. 인간처럼 지능적으로 된 기계의 흥분은이 꿈을 현실로 만들기 위해 수백만 달러에 대한 자금을 신속하게 조달했습니다. 시간이 지남에 따라 초기 개척자들은이 일이 얼마나 복잡하고 복잡한지를 빠르게 깨달았습니다. 1973 년 미국과 영국 정부는 데이터 구조화 및 학습 알고리즘에 관한 연구 프로젝트에 대한 자금 지원을 중단했습니다. 자금 지원이 중단 된이시기는 진행이 둔화되고 좌절이 커지면서 "AI Winter"로 알려졌습니다. 인공지능 암흑기 기간 동안 자금이 부족한 프로젝트에 대해서는 몇 가지가 있었지만 AI 개발의 모멘텀은 21 세기에 회복 될 것입니다. AI 개발에 대한 흥미, 투자 및 관심은 21 세기의 첫 10 년 동안 급증했습니다. 흥분과 열정은보다 강력한 컴퓨터 하드웨어의 도움으로 학계 및 산업 분야의 성공적인 AI 프로젝트에 불을 붙였습니다. 새로운 AI 프로젝트, 데이터 구조화 및 인공 지능 프로그래밍 언어 개선의 시기는인공 지능 여름 이라는 문구로 이어졌습니다. 오늘날 AI는 개인 비서와 함께 일상 생활에 AI가 통합되어 있습니다. AI 응용 프로그램 및 시리, 왓슨 및 구글 어시스턴트와 같은 지능형 시스템은 일상적인 작업을 수행하는 데 사용되는 인기있는 응용 프로그램입니다. 이 보조 도구를 사용하여 웹에서 정보를 가져오고, 가전 제품을 켜고, 미리 알림을 설정하고, 서로 대화하는 등의 작업을 수행 할 수 있습니다. 이러한 유형의 기계 학습 및 지능형 시스템 어시스턴트는 계속 발전하고 있으므로 엔지니어 및 컴퓨터 과학자에 대한 수요는이 시장에서 사상 최고입니다. 마이크포 윈도우즈, 애플, 오픈 소스 플랫폼, 구글 또는 안드로이드 에서 작업하든 기술에 대한 수요가 많을 것으로 예상 할 수 있습니다.