딥러닝 코스에서는 기본적인 딥러닝 모델들을 시작으로 CNN, RNN 뿐만 아니라 이해하기 어려운 Autoencoder 와 GAN 모델 또한 심도있게 배우는 코스. 딥러닝 모델들의 원리, 모델의 성능을 직접적으로 개선 시키는 법, 중요한 부분이지만 어렵기 때문에 다른 곳에서는 잘 가르치지 않는 방법까지 수업에서 다룹니다.
바로 AI 아카데미의 머신러닝 코스에서는 기본적인 모델부터 시작하여 Unsupervised Learning 을 이해하기 위해 필요한 모든 알고리즘을 다룹니다. 특히 Kernel 을 다루는 Kernel ridge-regression 과 머신러닝 모델들의 효율을 극대화 시킬 수 있는
Hyperparameter optimization 등 다른 곳에서 쉽게 접할 수 없는 강화학습에 대한 클래스를 제공합니다.
IT 회사 30년 경력의 전문가, 이용덕 CEO 와 30년 가까이 인공지능을 연구해오며 포항공대에서 교수를 역임한 인공지능 석학, 최승진 CTO 가 만나 만들어낸 이론적, 실용적으로 완벽한 AI 클래스. 수강이 끝난 후에도 수강생들과 전문가들이 교류하는 인공지능 커뮤니티까지!
최고의 전문가들이 모여 기획한
전문가 양성을 위한 믿을 수 있는 프리미엄 코스
체계적인 교육 시스템
보고 따라하기 바쁜 기존 클래스들과 달리 탄탄한 개념 수업을 토대로 실습 하면서 응용까지 해볼 수 있는 이론 + 실습을 다 챙겨주는 보고 따라하기 바쁜 기존 온라인 강의와 차원이 다른 체계적인 교육 시스템.
전 포항공대 교수 최승진 석학의 노하우가 담긴 이론 수업과
실제로 코딩으로 복습, 응용하는 체계적인 커리큘럼
완벽한 실습 환경
인공지능 전문 솔루션 기업 BARO AI 의 프리미엄 워크스테이션, Poseidon. 유명 대학교, 주요 연구소에서 AI 연구용으로 사용되고 있는 검증된 워크스테이션으로 최고의 환경을 제공하는 아카데미의 고효율 AI 실습 환경
기본적인 딥러닝 모델들을 시작으로 CNN, RNN 뿐만 아니라 이해하기 어려운 Autoencoder 와 GAN 모델 또한 심도있게 배울 수 있는 코스. 딥러닝 모델들의 원리, 모델의 성능을 직접적으로 개선 시키는 법, 중요한 부분이지만 어렵기 때문에 다른 곳에서는 잘 가르치지 않는 방법까지 자세하게 다룹니다.
머신러닝의 가장 기본적인 모델부터 시작하여 Unsupervised Learning 을 이해하기 위해 필요한 모든 알고리즘을 다룹니다. 특히 Kernel 을 다루는 Kernel Ridge-regression 과 머신러닝 모델들의 효율을 극대화 시킬 수 있는 Hyperparameter Optimization 등 다른 곳에서 쉽게 접할 수 없는 강화학습에 대한 클래스를 제공합니다.
바로 AI 아카데미의 기업교육은 기업의 니즈와 레벨에 맞춰 커스텀화된 커리큘럼을 제공합니다. 아카데미의 디렉터 최승진 강사님의 삼성전자, SK Hynix,POSCO 등 대기업에서 수 백시간 이상의 머신러닝, 딥러닝 강의 이력과 대기업 곳곳의 빅데이터센터 자문 교수를 역임하고 기업에 필요한 기술을 전수한 이력을 통해 실제 현업에서 쓰게 될 다양한 머신러닝과 딥러닝 모델들에 대한 상담과 조언을 받아보실 수 있습니다.
인공지능의 암흑기를 깨고 딥러닝의 시대를 이끌어낸 '제프리 힌튼' 은 올해 인공지능 분야 최고 권위를 자랑하는 학회 AAAI 에서 차세대 딥러닝 모델인 캡슐 네트워크에 대한 최신 연구결과를 Turing Award Winner AAAI 강연을 통해 발표했습니다. 제프리 힌튼은 그의 최신 딥러닝 모델인 ‘Stacked capsule autoencoder’ 에서 inference 를 위한 중요한 방법으로 하나의 논문을 언급했습니다.
그 논문은 바로 한국의 최승진 교수와 AItrics, Kakao, Postech 그리고 옥스퍼드 대학교에서 공동으로 발표한 ‘Set transformer’ 입니다.
< 5대 국제 인공지능 학술대회 >
5대 국제 AI 학회의 Area Chair 를
역임한 최초의 한국인 교수, 최승진 석학
최승진 교수는 머신러닝 불모지였던 국내 대학교에서 20년 이상 머신러닝 연구와 강의를 이끌었고, 가장 권위있는 국제 학술대회 AISTATS, ICML, AAAI, NeurIPS, IJCAI 에서 심사위원 자격인 Area Chair 를 5대 학회 모두에서 한국인 최초로 역임했습니다.
현재는 정보 과학회 인공지능소사이어티 회장으로 국내 인공지능의 발전을 위해 봉사하고 있습니다.
국내 어디에서도 찾아볼 수 없는
진짜 머신러닝, 딥러닝 클래스로 만나보세요.
20년 이상의 인공지능 연구로 세계적으로 인정받는
최승진의 차원이 다른 클래스 -
딥러닝의 대부, 제프리 힌튼이
차세대 딥러닝 모델에서 활용한
최승진 석학의 논문
인공지능의 암흑기를 깨고 딥러닝의 시대를 이끌어낸 '제프리 힌튼' 은 올해 인공지능 분야 최고 권위를 자랑하는 학회 AAAI 에서 차세대 딥러닝 모델인 캡슐 네트워크에 대한 최신 연구결과를 Turing Award Winner AAAI 강연을 통해 발표했습니다. 제프리 힌튼은 그의 최신 딥러닝 모델인 ‘Stacked capsule autoencoder’ 에서 inference 를 위한 중요한 방법으로 하나의 논문을 언급했습니다.
그 논문은 바로 한국의 최승진 교수와 AItrics, Kakao, Postech 그리고 옥스퍼드 대학교에서 공동으로 발표한 ‘Set Transformer’ 입니다.
5대 국제 인공지능 학술대회
5대 국제 인공지능 학술대회
5대 국제 AI 학술 대회의 Area Chair 를 역임한
최초의 한국인 교수, 최승진 석학
최승진 교수는 머신러닝 불모지였던 국내 대학교에서 20년 이상 머신러닝 연구와 강의를 이끌었고, 가장 권위있는 국제 학술대회 AISTATS, ICML, AAAI, NeurIPS, IJCAI 에서 심사위원 자격인 Area Chair 를 5대 학회 모두에서 한국인 최초로 역임했습니다.
현재는 정보 과학회 인공지능소사이어티 회장으로 국내 인공지능의 발전을 위해 봉사하고 있습니다.
최고의 인공지능 클래스
