강의 주제 목록
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AI 기초 · AI 개론
인공지능의 정의와 발전 과정, 주요 활용 사례를 이해하는 입문 강의입니다.
AI 기초 · AI 개론
머신러닝과 딥러닝을 포함한 주요 AI 모델의 특징과 차이를 살펴봅니다.
AI 기초 · AI 프로그래밍 기초
변수, 조건문, 반복문, 함수 등 Python의 기본 문법을 익힙니다.
AI 기초 · AI 프로그래밍 기초
NumPy, Pandas 등 AI와 데이터 분석에 활용되는 주요 라이브러리를 배웁니다.
AI 기초 · AI 수학
벡터와 행렬 등 AI 모델의 계산 원리를 이해하는 수학 기초를 배웁니다.
AI 기초 · AI 수학
확률과 분포, 평균과 분산 등 AI 학습에 필요한 통계 개념을 익힙니다.
AI 기초 · AI 수학
컴퓨터를 다루는데 기초적인 자료형을 배웁니다.
ML 기초 · ML 기초
머신러닝 모델의 학습 구조와 지도·비지도 학습의 기본을 익힙니다.
ML 기초 · ML 알고리즘
회귀, 분류, 클러스터링 등 대표 알고리즘의 동작 원리를 학습합니다.
ML 기초 · ML 프로젝트
머신러닝 문제 정의부터 모델 학습과 평가까지 프로젝트 흐름을 익힙니다.
DL 기초 · 신경망기초
인공신경망의 구성 요소와 학습 과정을 이해하는 딥러닝 입문 강의입니다.
DL 기초 · DL 모델
CNN, RNN, Transformer 등 주요 딥러닝 모델 구조를 학습합니다.
DL 기초 · DL 프로젝트
딥러닝 모델을 활용해 데이터 학습과 결과 분석 프로젝트를 진행합니다.
AI 심화 · 자연어처리
자연어 처리의 주요 기술과 LLM의 기초 동작 원리를 살펴봅니다.
AI 심화 · 컴퓨터비전
이미지 데이터를 이해하고 분석하는 컴퓨터 비전의 핵심 개념을 배웁니다.
AI 심화 · 추천시스템
사용자 행동 분석과 추천 알고리즘의 기본 원리를 학습합니다.
AI 응용 · 산업 AI 사례
제조, 금융, 헬스케어 등 산업별 AI 적용 사례를 살펴봅니다.
AI 응용 · AI 윤리·전망
AI 기술의 윤리적 쟁점과 미래 전망을 이해하는 강의입니다.
