이코노바이저는 고려대학교와 함께합니다.

AI 아카데미

AI 인재 역량 향상을 위한

교육 아카데미


최근 Chat GTP 등으로 촉발된 AI도입 및 활용이

기업 입장에서는 생존과 경쟁력에

매우 중요한 요소가 되었습니다.


인적자원 부분에서도 AI 인재에 대한 수요는

급증하는데 반해, 전문역량을 보유한 우수 인재는

매우 부족한 상황입니다.



기업 실무자를 위한 AI 교육


이코노바이저는 인공지능 관련 국내 기업 및

고려대학교와 협력을 통해

인공지능 활용에 포커싱한 기업 실무자를 대상으로

인공지능 전략과정 교육을 제공합니다.


이코노바이저는 고려대학교와 함께합니다.




Our best program

기업 실무자를 위한

인공지능 AI 전략과정을

신청해보세요.


내용    AI 기술 + AI 활용전략

기간    10주 과정

대상    국내 주요 기업 실무자 30명 내외

장소    고려대학교

--

AI 아카데미

AI 인재 역량 향상을 위한 교육 아카데미


최근 Chat GTP 등으로 촉발된 AI 도입 및 활용이

기업 입장에서는 생존과 경쟁력에 매우 중요한 요소가 되었습니다.


국내외 주요 경영진들도 AI 활용이 주요 화두가 된 상황입니다.

더불어, 인적자원 부분에서도 AI 인재에 대한 수요는 급증하는데 반해,

전문역향을 보유한 우수인재는 매우 부족한 상황입니다.







기업 실무자를 위한 AI 교육


이코노바이저는 인공지능 관련 국내 기업 및 고려대학교와 협력을 통해

인공지능 활용에 포커싱한 기업 실무자를 대상으로

인공지능 전략과정 교육을 제공합니다.





이코노바이저는 고려대학교와 함께합니다.




Our best program


기업 실무자를 위한

인공지능 AI 전략과정을

신청해보세요.


내용     AI 기술 + AI 활용전략


기간     10주 과정


대상     국내 주요 기업 실무자 30명 내외


장소     고려대학교

--

과정명

AI 기업 실무자를 위한

인공지능 AI 전략과정


수강생과의 협의를 통해 커리큘럼 내용이

변경될 수 있습니다.



주제
내용
0 주제
- 업무에서 AI 적용이 가능한 사례

- 수강생 업무 관련

1 주제
- 도입 : Regression and Classification

- 모델 선택 기준 : Information Critera, Cross Validation

- 변수 선택 (Subjection Selection) : Best Subset Selection, Stepwise Selection

2 주제
- Lasso

- Ridge

- Principle Components

- Partial Least Squares

3 주제
- Splines

- Local Reression

- Generalized Additive Models

4 주제
- Decision Trees
5 주제
- Bootstrap Aggregating (Bagging)

- Random Forests

- Boosting

6 주제
- Neural Networks (NN)

- Support Vector Machines (SVM)

7 주제
- 인과관계의 중요성과 내생성 (Endogeneity)의 개념

- 처리효과

- 인과관계 분석의 활용

과정명

기업 실무자를 위한

인공지능 AI 전략과정



수강생과의 협의를 통해 커리큘럼 내용이 변경될 수 있습니다.


   주제
내용
   0 주제
- 업무에서 AI 적용이 가능한 사례

- 수강생 업무 관련

   1 주제
- 도입 : Regression and Classification

- 모델 선택 기준 : Information Critera, Cross Validation

- 변수 선택 (Subjection Selection) : Best Subset Selection, Stepwise Selection
   2 주제
- Lasso

- Ridge

- Principle Components

- Partial Least Squares

   3 주제
- Splines

- Local Reression

- Generalized Additive Models

   4 주제
- Decision Trees
   5 주제

- Bootstrap Aggregating (Bagging)

- Random Forests

- Boosting

   6 주제
- Neural Networks (NN)

- Support Vector Machines (SVM)

   7 주제
- 인과관계의 중요성과 내생성(Endogeneity)의 개념

- 처리효과

- 인과관계 분석의 활용