Learn Artificial Intelligence

인공 지능 학습은 컴퓨터를 구축하거나 프로그래밍하는 방법에 대한 연구입니다.

인공지능

인공지능/AI는 컴퓨터와 기계가 인간의 지능과 문제 해결 능력을 시뮬레이션할 수 있게 하는 기술입니다.

인공 지능 학습은 기계 학습, 딥 러닝, 개척, 데이터 분석, 알고리즘 사용 등과 같은 다양한 인공 지능 분야의 기본 개념을 다룹니다.

인공 지능의 기본 주제는 다음과 같습니다.

A. 기본부터 시작하세요

1.AI 도입

3. 알고리즘 사용 고려

4. 전문화 된 개척자

2. 데이터의 역할

B. 소프트웨어 기반 AI 작업

1. AI에 대한 데이터 분석 수행

2. AI에 머신러닝 활용

3. 딥러닝을 통한 AI 개선

다. AI의 미래를 생각하다

1. 논스타터 이해하기

2. 우주에서 AI를 만나다

3. 인간적 노력에 참여

D. 하드웨어에서 AI 작업

1. 로봇 개발

2. 드론 비행

3. AI 기반 자동차 활용

E.십의 부분

1. AI가 만드는 10가지 직업군

2.AI의 10가지 중요한 기여

3.AI가 실패한 10가지 이유

기계 학습

기계 학습은 데이터 세트에 대해 훈련된 알고리즘을 사용하여 기계가 인간에게만 가능했던 작업을 수행할 수 있도록 하는 모델을 만드는 인공 지능의 하위 분야입니다.

딥러닝

딥러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 받은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공지능(AI)의 한 방법입니다. 딥 러닝 모델은 그림, 텍스트, 소리 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 통찰력과 예측을 생성할 수 있습니다.

데이터 분석

데이터 분석은 데이터를 설명하고 설명하고 압축하고 요약하고 평가하기 위해 통계적 및/또는 논리적 기술을 체계적으로 적용하는 프로세스입니다.

분석

분석은 어떤 것을 이해하기 위해 신중하게 고려하거나 통계적 방법을 사용하는 과정입니다.

로봇 개발

인간의 뇌는 그렇지 않습니다. 업계에서는 지루하고 중복되는 작업을 수행하기 위해 로봇을 사용하여 직원들이 더 어려운 작업을 처리하고 새로운 기술을 배울 수 있도록 해줍니다.

인공지능 풀(Artificial Intelligence Full)은 인공지능에 대한 입문 지식을 제공합니다. 선택하실 때 참고하시면 큰 도움이 될 것입니다. 연구 분야가 번영하고 있음을 간략히 알 수 있습니다.

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