AI 알고리즘 모델과 한계점

Cela se termine bientôt : Obtenez des compétences de niveau supérieur avec Coursera Plus pour 199 $ (régulièrement 399 $). Économisez maintenant.

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

AI 알고리즘 모델과 한계점

Instructeur : Brent Summers

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

4.3

(14 avis)

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

7 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

4.3

(14 avis)

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

7 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Ethical Standards And Conduct
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Business Ethics
Catégorie : Responsible AI

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

12 devoirs

Enseigné en Coréen

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires

logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 4 modules dans ce cours

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.

Inclus

5 vidéos2 lectures3 devoirs2 sujets de discussion

5 vidéos Total 29 minutes

전문 과정 소개 5 minutes
강좌 소개 4 minutes
정렬: 함수 및 데이터 8 minutes
데이터 세트로서의 나 10 minutes
주간 복습 1 minute

2 lectures Total 30 minutes

간단한 알고리즘 예시 및 정렬 방법 15 minutes
당신의 앱은 당신이 지난 밤 어디에 있었는지 알고 있지만, 이를 굳이 비밀에 부치지 않는다 15 minutes

3 devoirs Total 45 minutes

주간 퀴즈 25 minutes
학습 이해도 점검 10 minutes
학습 이해도 점검 10 minutes

2 sujets de discussion Total 25 minutes

강좌 환영 인사 10 minutes
위치 데이터를 사용하는 앱 검토 15 minutes

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

Inclus

3 vidéos2 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

3 vidéos Total 19 minutes

프로그램 프로그래밍 8 minutes
연구실을 넘어서: 프로덕션 환경의 모델 8 minutes
주간 복습 1 minute

2 lectures Total 35 minutes

예측 모델의 예시 20 minutes
‘창의적이며... 동기를 부여했지만’ 돌아온 결과는 '해고' 15 minutes

3 devoirs Total 45 minutes

주간 퀴즈 25 minutes
학습 이해도 점검 10 minutes
학습 이해도 점검 10 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

새 토론 프롬프트 10 minutes

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

Inclus

3 vidéos2 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

3 vidéos Total 17 minutes

모델링 구조: 정확도 및 편향 9 minutes
미러: 실제 데이터를 통한 모델 학습 6 minutes
주간 복습 1 minute

2 lectures Total 30 minutes

정확도를 넘어서: 정밀도 및 재현율 20 minutes
거울로서의 이미지 인식 10 minutes

3 devoirs Total 50 minutes

주간 퀴즈 30 minutes
학습 이해도 점검 10 minutes
학습 이해도 점검 10 minutes

1 sujet de discussion Total 20 minutes

잠재적 편향 및 한계점 알아보기 20 minutes

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.

Inclus

4 vidéos2 lectures3 devoirs1 sujet de discussion

4 vidéos Total 25 minutes

머신 러닝 탐구: 미래 전망 9 minutes
AI, 도덕과 이익의 균형 6 minutes
영향 및 통제: AGI를 위한 대비 7 minutes
주간 복습 1 minute

2 lectures Total 35 minutes

오픈AI 헌장 15 minutes
Paperclip maximizer 20 minutes

3 devoirs Total 50 minutes

주간 퀴즈 30 minutes
학습 이해도 점검 10 minutes
학습 이해도 점검 10 minutes

1 sujet de discussion Total 10 minutes

새 토론 프롬프트 10 minutes

Instructeur

Brent Summers

LearnQuest

4 Cours 9 946 apprenants

Offert par

LearnQuest

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Foire Aux Questions

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Plus de questions

Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants

Aide financière disponible,