강좌소개

강의목록

• 섹션 1. AI-900 인증 과정의 소개와 머신러닝
• 01. Azure AI 소개 및 클라우드 컴퓨팅
• 1-1. 강사 소개 및 강의 안내 02분 58초
• 1-2. MCF AI-900 자격증 및 시험 안내 05분 44초
• 1-3. Azure AI 소개 및 Azure 구독 종류 10분 13초
• 1-4. 클라우드 컴퓨팅 이해 03분 47초
• 1-5. 온프레미스와 클라우드 비교 05분 58초
• 1-6. 클라우드 컴퓨팅 도입 효과 03분 25초
• 1-7. 클라우드 컴퓨팅의 범위 02분 14초
• 02. 인공지능과 머신러닝의 개념 및 원리
• 2-1. 인공지능(AI) 개요 06분 08초
• 2-2. 머신러닝(ML)의 개념 및 AI와의 차이점 08분 04초
• 2-3. 일상 속 AI 활용 사례 09분 21초
• 2-4. 클라우드 기반 AI 솔루션 개요 03분 24초
• 2-5. 머신러닝의 동작 원리 02분 29초
• 2-6. 지도학습, 비지도학습, 강화학습 개념 02분 52초
• 2-7. 머신러닝 모델의 학습 및 검증 과정 04분 43초
• 03. Azure Machine Learning 서비스 소개
• 3-1. Azure Machine Learning 개요 03분 08초
• 3-2. Azure Machine Learning의 주요 기능 및 활용 사례 09분 34초
• 3-3. Azure Machine Learning 프로젝트 수명주기 관리 08분 48초
• 3-4. Azure Machine Learning Workspace 개념과 구성 요소 05분 06초
• 3-5. Azure Machine Learning Studio를 통한 실험 관리 03분 59초
• 04. 머신러닝 알고리즘 유형 이해
• 4-1. 머신러닝 알고리즘 개요 08분 00초
• 4-2. 회귀 알고리즘(Regression) 03분 38초
• 4-3. 분류 알고리즘(Classification) 03분 40초
• 4-4. 변칙 감지 알고리즘(Anomaly) 03분 45초
• 4-5. 군집화 알고리즘(Clustering) 03분 27초
• 4-6. 딥러닝 개념 및 다층 신경망 04분 59초
• 4-7. 머신러닝 알고리즘의 활용 사례 02분 32초
• 4-8. 문제 유형별 적절한 머신러닝 기법 선택 02분 08초
• 05. Azure Machine Learning Designer를 활용한 모델 훈련
• 5-1. Azure Machine Learning Designer 개요 04분 32초
• 5-2. 코드 없이 머신러닝 모델 구현하기 05분 42초
• 5-3. 데이터 준비 및 모델 구축하기 26분 32초
• 5-4. 모델 훈련 및 평가 과정 23초
• 5-5. Azure Machine Learning Designer 활용 방법 05분 59초
• 5-6. 모델 훈련 시 발생할 수 있는 주요 이슈(과적합, 데이터 품질 문제 등) 02분 12초
• 5-7. 모델 성능 개선 및 문제 해결 방안 01분 35초
• 06. Azure Machine Learning Auto ML 및 Notebooks를 활용한 모델 훈련
• 6-1. Azure Machine Learning Auto ML 개요 09분 38초
• 6-2. 데이터셋 업로드 및 Auto ML 실험 실행 02분 47초
• 6-3. Auto ML의 모델 선택 및 성능 분석 01분 53초
• 6-4. Azure Machine Learning Automated ML 14분 05초
• 6-5. Azure Machine Learning Notebooks 소개 03분 25초
• 6-6. Python을 활용한 데이터 전처리 및 모델 훈련 02분 12초
• 6-7. 코드 기반 모델 평가 및 Auto ML과의 비교 05분 53초
• 6-8. GUI 기반 Designer vs. Auto ML vs. Notebook 방식 비교 및 활용 방안 01분 25초
• 섹션 2. Azure AI Services의 이해와 활용
• 07. Azure AI Services 개요
• 7-1. Azure AI Services 개요 09분 15초
• 7-2. 사전 구축된 AI 모델 및 API 기반 AI 서비스 05분 23초
• 7-3. Vision 서비스(컴퓨터 비전) 06분 48초
• 7-4. Language 서비스(자연어 처리) 06분 08초
• 7-5. Speech 서비스(음성 인식 및 합성) 01분 38초
• 7-6. Decision 서비스(의사결정 지원) 02분 22초
• 7-7. Search 서비스(AI 기반 검색) 01분 38초
• 08. 컴퓨터 비전 서비스 소개 및 실습
• 8-1. 컴퓨터 비전 개요 및 주요 기능 05분 33초
• 8-2. 이미지 분류(Image Classification) 04분 42초
• 8-3. 객체 인식(Object Detection) 01분 57초
• 8-4. 광학 문자 인식(OCR) 02분 47초
• 8-5. 얼굴 인식(Face Recognition) 03분 54초
• 8-6. Vision API를 활용한 이미지 분석 실습 13분 50초
• 09. 자연어 처리 서비스 소개 및 실습
• 9-1. 자연어 처리(NLP) 개요 06분 23초
• 9-2. 자연어 처리(NLP) 활용 사례 03분 24초
• 9-3. Azure 언어 서비스(Language Services) 07분 48초
• 9-4. 키 구문 추출 기능 01분 00초
• 9-5. 명명된 Entity 인식(Named Entity Recognition) 03분 25초
• 9-6. 감정 분석(Sentiment Analysis) 02분 47초
• 9-7. 다국어 번역(Machine Translation) 58초
• 9-8. Azure 언어 서비스 실습 08분 48초
• 10. 음성 인식 및 합성 서비스 실습
• 10-1. 컴퓨터를 이용한 음성 처리 개요 08분 55초
• 10-2. 주요 음성 처리 기술 및 응용 분야 03분 33초
• 10-3. 음성 인식 서비스의 활용 사례 04분 51초
• 10-4. Azure Speech 서비스 01분 24초
• 10-5. Azure Speech 개발 및 활용 방법 01분 11초
• 10-6. Azure Speech 실습 09분 17초
• 11. 대화형 AI 봇 개발(QnA Maker와 Bot Service)
• 11-1. 대화형 AI(Chatbot)의 개요 및 활용 사례 10분 16초
• 11-2. Azure Bot Services 04분 51초
• 11-3. Azure Bot Services 활용 사례 54초
• 11-4. 질문-답변 지식베이스(QnA) 개념 및 구축 방법 01분 55초
• 11-5. Azure Bot Services 실습 14분 36초
• 12. Knowledge Mining: Azure AI Search 소개
• 12-1. Azure AI Search 05분 33초
• 12-2. Azure AI Search 주요 특징 12분 09초
• 12-3. Azure AI Search 활용 사례 38초
• 12-4. Azure AI Search 최신 동향 및 업데이트 01분 33초
• 12-5. Azure AI Search의 구조 04분 01초
• 12-6. Azure AI Search 실습 10분 11초
• 13. 문서 처리 AI: Form Recognizer
• 13-1. Azure Form Recognizer 개요 03분 18초
• 13-2. Azure Form Recognizer 주요 기능 04분 22초
• 13-3. Azure Form Recognizer 활용 사례 04분 17초
• 13-4. Azure Form Recognizer 처리 흐름 02분 07초
• 13-5. Azure 과금 방식 04분 55초
• 13-6. Azure Form Recognizer 실습 06분 51초
• 섹션 3. 생성형 AI의 이해와 활용
• 14. 생성형 AI 소개 및 Azure OpenAI
• 14-1. 생성형 AI(Generative AI) 07분 27초
• 14-2. Azure OpenAI 04분 59초
• 14-3. Azure OpenAI에서 제공되는 모델 04분 43초
• 14-4. Azure OpenAI 사용 절차 01분 07초
• 14-5. Azure AI Foundry 02분 53초
• 14-6. Azure OpenAI Services 실습 08분 59초
• 14-7. Azure OpenAI On Your Data 02분 06초
• 섹션 4. 책임 있는 AI 및 시험 준비
• 15. AI의 윤리적 고려사항(Responsible AI) 및 예상 문제 풀이
• 15-1. Microsoft의 책임 있는 AI 원칙 12분 31초
• 15-2. AI-900 시험 개요 02분 54초
• 15-3. AI-900 예상 문제 풀이 23분 12초
• 16. 실전 대비 모의 문제 풀이 1
• 16-1. AI-900 예상 문제 풀이 41분 18초
• 17. 실전 대비 모의 문제 풀이 2
• 17-1. AI-900 예상 문제 풀이 42분 07초
• 18. 실전 대비 모의 문제 풀이 3
• 18-1. AI-900 예상 문제 풀이 01분 18초