AI 기본 역량
AI 심화 학습에 필요한 기본기를 다지고, AI를 실제로 쓰는 법을 익힙니다.
- 01데이터사이언스 기초
데이터사이언스 개론, 데이터 전처리, 데이터 시각화.
- 02AI 연구 최신 동향
빠르게 바뀌는 AI 연구를 따라가는 법을 익힙니다. Hugging Face를 직접 써 보고, 최근 연구 흐름을 같이 읽습니다.
- 03AI 활용
AI를 어떻게 쓰면 좋은지, 아직 AI가 못 하는 일은 무엇인지 알아봅니다.
커리큘럼으로 기초를 다지고 미니프로젝트를 3개 이상 완성합니다. 데이터 분석과 AI 활용은 모두 함께 배우고, ML·CV·NLP 중 한 분야 이상을 골라 파고듭니다.
관심 있는 문제 하나를 골라 구현부터 결과 분석까지 직접 해 봅니다. 주로 비대면으로 진행하고, 어떤 방법을 썼고 결과가 어땠는지, 한계는 무엇인지까지 설명합니다.
AI 심화 학습에 필요한 기본기를 다지고, AI를 실제로 쓰는 법을 익힙니다.
데이터사이언스 개론, 데이터 전처리, 데이터 시각화.
빠르게 바뀌는 AI 연구를 따라가는 법을 익힙니다. Hugging Face를 직접 써 보고, 최근 연구 흐름을 같이 읽습니다.
AI를 어떻게 쓰면 좋은지, 아직 AI가 못 하는 일은 무엇인지 알아봅니다.
머신러닝과 딥러닝을 이해하고, 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 이론과 실습으로 배웁니다. 간단한 수학 지식과 Python 코딩 경험이 있으면 따라올 수 있습니다.
머신러닝과 딥러닝의 기본 이론과 실습.
CNN부터 시작해 Segmentation, Object Detection, GAN의 이론과 모델 구조를 배우고 직접 구현해 봅니다.
기초 언어 모델부터 RNN, seq2seq, Transformer, BERT, GPT까지 다루며, LLM의 바탕이 되는 원리를 Python으로 실습합니다.
미니프로젝트에서 고를 수 있는 분야입니다. 연구 주제와 팀 소개는 연구팀 선택 전에 알려 드립니다.

중학생도 프로그래밍과 알고리즘을 친숙하게 익히도록 쓴 Python·인공지능 입문서입니다.
교보문고에서 보기 인공지능 파이썬 기초다지기 (새 창에서 열림)
고등학교 수학만으로 머신러닝의 이론과 Python 실습을 따라갈 수 있게 썼습니다.
교보문고에서 보기 머신러닝 첫 단추 끼우기 (새 창에서 열림)
머신러닝을 아는 독자가 컴퓨터가 언어를 배우는 원리를 실습으로 익히도록 썼습니다.
교보문고에서 보기 자연어 처리 첫단추 끼우기 (새 창에서 열림)데이터의 ‘데’ 자도 몰랐던 제가 많은 개념과 지식을 배워 갈 수 있었습니다. 운영진분들이 답장도 빠르고, 새벽에 연락해도 친절하게 답해 주셔서 모르는 것을 부담 없이 물어보며 배웠습니다.
과제를 할 때 ChatGPT를 적극적으로 쓰도록 권장해서, 코드 구현보다 본질적인 고민에 집중할 수 있었습니다. 팀 프로젝트에서 방향을 함께 고민해 나가는 과정이 실무와 비슷해 도움이 많이 됐습니다.
이론을 배운 뒤 코드의 각 부분이 어떤 의미이고 어떤 역할을 하는지 처음부터 차근차근 설명해 주신 점이 가장 큰 도움이 됐습니다. 전면 비대면으로 참여할 수 있었던 점도 좋았습니다.
짧은 기간에 질 높은 강의와 실습으로 데이터 관리와 LLM을 배울 수 있었습니다. 이번 방학에 한 일 중 가장 잘했다는 생각이 들 만큼 뜻깊은 시간이었습니다.