인공지능사관학교 4기 Global 혜택, Udemy 강의노트 4.

본 노트는 광주광역시에서 인공지능 분야 활성화를 위해 과학기술정보통신부와 함께 주관하고 있는 광주 인공지능사관학교에서 주최한 Global Contents 강의 내용 정리 Note 이다

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필자는 현 광주 인공지능 사관학교 4기 수강생으로써 처음 맛보는 해외 컨텐츠 강의의 여운을 남겨보고자 노트를 작성하게 되었다

필자가 선택한 컨텍츠 제목은 Udemy 사이트의 【한글자막】 현대 인공지능 (AI) 마스터 클래스 : 6개의 프로젝트 구축하기 | Udemy 이다.

 

오늘 note는 강의노트3의 내용이었던 MRI 데이터에서 종양 부위 세분화 내용을 이어서 하고자 한다. 지난 note에서 언급했던 ResUnet 을 사용해 모델을 compile 해보고 fit 하는 과정과 성능 평가를 해보고자한다.

 

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본 강의 커리큘럼의 Key 포인트

- 프로젝트를 통해 실습을 진행하며 실제 문제를 다룸

- 감정 AI, 설명 가능한 AI, 창의적 AI 등의 주요 개념을 다룸

- 의료, 비즈니스, 금융 분야의 AI 애플케이션 실정 경험

- 데이터 클리닝, 피처 엔지니어링, 대화형 데이터 시각화, AI/머신러닝 모델 트레이닝, 모델 아키텍처와 하이퍼 파라미터 튜닝, AI / ML 테스트와 평가, 모델 배포 등을 다룸

- 수업을 진행하며 미니 과제와 실습 퀴즈를 통해 스스로의 역략을 키움

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본 강의 주요 프로젝트

- 감정 AI

- AI 응용-의료

- AI 응용-비즈니스 (마케팅)

-  AI 응용-비즈니스 (금융)

- 창의적인 AI

- 설명 가능한 AI

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ResUnet 설명1

ResUnet 설명2

강의에서 ResUnet 관련 추처해준 논문 사이트!

지난번에 쌓은 레이어를 complie 및 fit 을 통해 학습하기

 

성능 평가를 위한 코드 작성

 

 

https://gj-aischool.or.kr/

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