AI 기술과 비즈니스의 연결
ChatGPT와 생성형 AI의 등장으로 AI 기술이 다시 한번 주목받고 있는 시점에서, 많은 기업과 개인들이 AI 기술을 어떻게 실제 비즈니스에 적용할 수 있을지 고민하고 있습니다. 본 강의는 이러한 고민을 해결하기 위해 기획되었습니다.
실무 중심의 전략적 접근
AI 기술의 이해부터 실제 서비스 기획, 개발, 런칭까지의 전 과정을 실무자의 관점에서 다룹니다. 특히 파이썬이나 개발 지식이 없는 비개발자들도 쉽게 이해하고 적용할 수 있도록 구성하였습니다.
1 | 0. AI 세계로의 도약 - AI 제품 수명 주기 OT | 3:44 |
2 | 1-1 AI 기술의 흐름과 원리 | 9:15 |
3 | 1-2 AI Product Lifecycle, AI 제품의 라이프 사이클 한 판 | 3:09 |
4 | 1-3 Software Program이란 | 24:53 |
5 | 1-4 SW Program 개발 방법론의 변화 | 20:20 |
6 | 1-5 AI 기본 원리 이해 | 54:22 |
7 | 1-6 Sample Case 이해하기 | 21:26 |
8 | 2-1 AI 제품 개발 A to Z | 23:38 |
9 | 2-2 모델 개발 과제 요구사항 구체화 | 43:20 |
10 | 2-3 중요한 것은 양질의 데이터 | 55:32 |
11 | 2-4 모델 개발 단계에서 미리 정해야 할 것들 | 24:24 |
12 | 2-5 잘 만든 모델 그 다음은 어떻게 되나요 | 23:32 |
13 | 2-6 서비스가 기대만큼 작동하지 않는 이유 | 22:43 |
14 | 2-7 우리 서비스는 계속해서 발전하고 있어요 | 14:54 |
15 | 3-1 AI 서비스 개발 생태계 | 26:28 |
16 | 3-2 AI Product Lifecycle 직군과 역할 이해 | 10:10 |
17 | 3-3 Deep Dive in Engineering, 엔지니어링 팀 역할 이해하기 | 25:30 |
18 | 4 강의를 마무리하며 Wrap UP | 11:41 |
하정우 , 한상기
임백준
박경수
모두를 위한 딥러닝 - Deep Reinforcement Learning
Sung Kim (김성훈)
Sung Kim (김성훈)