데이터사이언스 기초

데이터사이언스 개론, 데이터 전처리, 데이터 시각화로 이루어져 있습니다. 데이터사이언스 개론을 통해 데이터사이언스가 무엇이고, 이 분야에서 핵심적인 것이 무엇인지 학습하고, 핵심적인 소양인 데이터 전처리 및 시각화를 학습하여, 데이터 기반한 사고력을 배양하는 것이 목적입니다.

AI 연구 최신동향

AI는 빠르게 발전하고 있으므로 최신 연구 동향에 대한 트래킹을 하는 것이 중요합니다. 이와 관련한 능력을 배양하는 것이 주된 목표고, AI를 관련 최대 플랫폼인 HuggingFace를 다룬 뒤, AI 연구 최신동향을 다뤄 AI의 미래에 대해 같이 고민하는 시간을 가질것입니다.

AI 활용

에이전틱 AI 시대에서는 어떠한 분야에서든지 AI를 어떻게 활용하느냐에 따라 생산성이 극도로 차이가 날 것입니다. 이러한 시대에 어떻게 AI를 활용할 수 있으며, AI가 아직 잘 못하는 것이 무엇인지를 알고, AI 시대에 인간의 역할을 고민하고 스스로와 세상을 정의해보는 시간을 가질것입니다. 결과적으로 AI 시대에 걸맞는 능동적인 인재를 길러내는 것이 교육 목표입니다.

머신러닝/딥러닝 기초

머신러닝과 딥러닝에 대한 기본적인 이론, 실습을 다룹니다. 간단한 수학 지식을 갖추고, Python 코딩을 스스로 해본 경험을 보유한 사람들이 따라올 수 있도록 구성하였습니다.

컴퓨터 비전

컴퓨터비전의 가장 기초가 되는 CNN과, 이를 기반으로 한 Segmentation, Object Detection, GAN 등의 기본적인 이론과 모델 구조들을 배우고 직접 실습까지 해볼 수 있습니다. AI로 이미지를 어떻게 처리하고 학습하는지 배울 수 있습니다.

자연어처리

딥러닝 이전의 기본 언어 모델과 이를 바탕으로 딥러닝에 적용한 RNN, seq2seq 등에 대해 배우고, 더 나아가 Transformer와 이를 기반으로 한 BERT, GPT 등의 언어 모델에 대해 배우고 직접 파이썬 코드로 실습까지 진행합니다. 최근 주목받는 대형 언어 모델(LLM)의 근간이 되는 기술의 기초를 이해하여, AI가 어떻게 문맥을 이해하고 자연스러운 문장을 생성하는지 그 핵심 원리를 체득할 수 있습니다.