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AI 알고리즘 모델과 한계점

Курс от LearnQuest

Начальный≈ 7.9 чКорейский

О курсе

알고리즘의 영향력은 점차 커지고 있습니다. 머신 러닝은 방대한 데이터 세트를 기반으로 주요 의사결정을 내리기 시작함에 따라, 인간인 우리는 실제 생활에서의 한계점을 충분히 알고 있어야 합니다. 대출 승인, 교통 경로 재설정을 막론하고, 머신 러닝 모델에는 인간의 공유가치가 정확히 반영되어야 합니다. 본 강좌에서는 가장 기본적인 알고리즘부터 완전 자율 알고리즘에 이르기까지 알고리즘의 발전을 살펴보고, 보다 윤리적으로 건전한 알고리즘을 만드는 방법을 논의합니다.

Навыки, которые вы освоите

Predictive Modeling Algorithms Data Ethics Machine Learning Model Evaluation Responsible AI Machine Learning Algorithms Artificial Intelligence Predictive Analytics Model Optimization AI literacy Machine Learning Methods Applied Machine Learning Model Training Ethical Standards And Conduct Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Программа курса

4 модулей · 40 учебных материалов

01시작: 알고리즘12 материалов

전문 과정 및 강좌 소개

전문 과정 소개Видео 강좌 소개Видео 강좌 환영 인사Обсуждение

알고리즘이란 무엇일까요?

정렬: 함수 및 데이터Видео

Учитесь у экспертов

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Преподаватель курса

AI 알고리즘 모델과 한계점

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알고리즘이란 무엇일까요?

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머신 러닝과 일상생활

이론으로 본 예측 모델

현실에서의 예측 모델

정확도 향상을 위한 모델 최적화

학습 데이터: 사회 반영

AI가 지나온 길: 향후 우려사항

AGI를 향하여: 빅데이터 시대의 도덕성