IBM 머신러닝: 현업에서 꼭 필요한 기술을 배워보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-machine-learning 최근 데이터 과학과 머신러닝 분야가 급격히 성장하면서 관련 분야의 전문가에 대한 수요가 증가하고 있습니다. Coursera에서 제공하는 IBM 머신러닝 과정은 이러한 흐름에 발맞추어 머신러닝 분야에서 경력을 쌓기 위해…
코스 리뷰: 컴퓨터 비전의 첫 원리
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/firstprinciplesofcomputervision 안녕하세요, 여러분! 오늘은 콜롬비아 대학교에서 제공하는 Coursera의 “컴퓨터 비전의 첫 원리”라는 코스를 소개해드리려고 합니다. 이 과정은 컴퓨터 비전의 기본 원리를 마스터하고, 이를 통해 이미지 처리와 관련된 수학적…
AI 시대의 윤리: Coursera 강좌 리뷰 및 추천
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/ethics-in-ai 안녕하세요! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘AI 시대의 윤리’ 강좌에 대해 논의해 보겠습니다. 이 강좌는 LearnQuest에서 주관하며, AI가 결정을 내릴 때의 윤리적 영향에 대해 깊이 있는 이해를 제공합니다. 강좌의…
자연어 처리 및 캡스톤 과제: Coursera 코스 리뷰
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/natural-language-processing-captsone-assignment 코스 개요 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘자연어 처리 및 캡스톤 과제’ 코스를 소개하고자 합니다. 이 코스는 기술과 비즈니스 기술이 어떻게 사용될 수 있는지를 배워 비즈니스 통찰력, 경쟁 정보…
AI로 의학 치료 혁신하기: Coursera의 ‘AI For Medical Treatment’ 과정 리뷰
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-for-medical-treatment 과정 개요 ‘AI For Medical Treatment’ 과정은 AI가 의학의 실제에 어떻게 혁신을 가져오는지를 탐구합니다. 의사들이 환자를 보다 정확하게 진단하고, 환자의 미래 건강에 대한 예측을 세우며, 더 나은…
AI 소재 과정 리뷰 및 추천
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-materials 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘AI Materials’라는 과정을 소개하고자 합니다. 이 과정은 인공지능(AI) 발전에 기여해온 소재들에 대해 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 특히, 기계 학습 모델이 새로운…
AI 알고리즘, 모델 및 한계: Coursera에서 추천하는 강좌 리뷰
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-algorithm-limitations 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Artificial Intelligence Algorithms Models and Limitations’라는 강좌에 대해 리뷰하고 추천하고자 합니다. 현재 우리는 알고리즘이 점점 더 많은 결정들을 내리는 시대에 살고 있습니다.…
공정성과 편향: 인공지능 데이터 공정성 및 편향 과정 추천
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ai-data-bias 안녕하세요 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘인공지능 데이터 공정성 및 편향’ 과정에 대해 리뷰하고 추천하고자 합니다. 이 과정은 기계 학습에서 공정성과 편향의 기본 문제를 탐구하며, 예측 모델이 대학…
자동화 추론: 만족 가능성 코스 리뷰
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/automated-reasoning-sat 안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 “자동화 추론: 만족 가능성 (Automated Reasoning: satisfiability)” 코스를 상세히 리뷰하고 추천해드리겠습니다. 이 코스는 다양한 문제를 해결하기 위해 만족 가능성(SAT/SMT) 도구를 활용하는 방법을…
Generative Adversarial Networks (GANs) 강의 리뷰: 더 나은 GAN 만들기
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/build-better-generative-adversarial-networks-gans 개요 최근 몇 년 동안 인공지능 분야에서 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GANs)의 발전이 눈부셨습니다. 그 중에서도 Coursera에서 제공하는 ‘Build Better Generative Adversarial Networks (GANs)’ 강의는 GANs에…