AI 알고리즘 모델과 한계점

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AI 알고리즘 모델과 한계점

Dozent: LearnQuest Network

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4 Module

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14 Bewertungen

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

8 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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12 Aufgaben

Unterrichtet in Koreanisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

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.

수강생 여러분 환영합니다! 강좌 구조에 대한 개요를 소개한 뒤, 본격적으로 알고리즘의 세계를 살펴봅니다.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren3 Aufgaben2 Diskussionsthemen

5 VideosInsgesamt 29 Minuten

전문 과정 소개5 Minuten
강좌 소개4 Minuten
정렬: 함수 및 데이터8 Minuten
데이터 세트로서의 나10 Minuten
주간 복습1 Minute

2 LektürenInsgesamt 30 Minuten

간단한 알고리즘 예시 및 정렬 방법15 Minuten
당신의 앱은 당신이 지난 밤 어디에 있었는지 알고 있지만, 이를 굳이 비밀에 부치지 않는다15 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 45 Minuten

주간 퀴즈25 Minuten
학습 이해도 점검10 Minuten
학습 이해도 점검10 Minuten

2 DiskussionsthemenInsgesamt 25 Minuten

강좌 환영 인사10 Minuten
위치 데이터를 사용하는 앱 검토15 Minuten

이번 주 강좌에서는 이론과 실제의 핵심 차이점인 예측 모델링을 자세히 알아봅니다.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

3 VideosInsgesamt 19 Minuten

프로그램 프로그래밍9 Minuten
연구실을 넘어서: 프로덕션 환경의 모델9 Minuten
주간 복습2 Minuten

2 LektürenInsgesamt 35 Minuten

예측 모델의 예시20 Minuten
‘창의적이며... 동기를 부여했지만’ 돌아온 결과는 '해고'15 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 45 Minuten

주간 퀴즈25 Minuten
학습 이해도 점검10 Minuten
학습 이해도 점검10 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

새 토론 프롬프트10 Minuten

이번 주 강좌에서는 보다 정확하고 윤리적인 모델을 모색하기 위해 머신 러닝 정확도와 학습 가이드라인을 집중적으로 살펴봅니다.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

3 VideosInsgesamt 17 Minuten

모델링 구조: 정확도 및 편향9 Minuten
미러: 실제 데이터를 통한 모델 학습7 Minuten
주간 복습2 Minuten

2 LektürenInsgesamt 30 Minuten

정확도를 넘어서: 정밀도 및 재현율20 Minuten
거울로서의 이미지 인식10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 50 Minuten

주간 퀴즈30 Minuten
학습 이해도 점검10 Minuten
학습 이해도 점검10 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 20 Minuten

잠재적 편향 및 한계점 알아보기20 Minuten

마지막 주 강좌에서는 이 모든 예측 지능이 어디로 향하는지 이에 대한 몇 가지 중요한 화두를 던져 봅니다. AI가 지나온 길과 사회에 미치는 광범위한 영향에 대해 논의합니다.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

4 VideosInsgesamt 26 Minuten

머신 러닝 탐구: 미래 전망9 Minuten
AI, 도덕과 이익의 균형7 Minuten
영향 및 통제: AGI를 위한 대비8 Minuten
주간 복습2 Minuten

2 LektürenInsgesamt 35 Minuten

오픈AI 헌장15 Minuten
Paperclip maximizer20 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 50 Minuten

주간 퀴즈30 Minuten
학습 이해도 점검10 Minuten
학습 이해도 점검10 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

새 토론 프롬프트10 Minuten

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Larry W.

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

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