AI 대학원 안가고 AI 전문가 될래? 멀티모달 MLOps,최신AI트렌드,AI논문으로 배우면 대학원이 부럽지 않아요! 대시보드

커리큘럼

리서치 과정 커리큘럼: AI대학원 논문작성 수준의 역량을 키우세요 (멀티모달, MLOps)

[1주차] 온보딩

- 모두의연구소와 아이펠 교육 철학의 이해

- 아이펠을 AI 학교라고 부르는 이유, 커뮤니티 기반 성장형 교육이란 무엇인지 이해하기

[아이펠 교육 방식 이해하기]
- 게임형 퀘스트 유형 설명 및 실습하기 - 과정에서 목표로 하는 성장 이미지 공유하기
[개발자의 기초 소양 갖추기]
- GitHub 사용 방법을 이해하고 실습하기
- 터미널로 배우는 리눅스 운영체제 이해하기
- 개발자의 글쓰기 전략과 필요성 이해하기

[2-3주차] 기초 다지기

[머신러닝과 딥러닝 일반]
- 머신러닝의 전반적인 프로세스와 머신러닝의 특징 및 기본 개념 이해하기
- 데이터 정제, 시각화, 모델 설계에 필요한 다양한 라이브러리 학습하기
[기본 통계 개념]
- 머신러닝을 위한 기본적인 통계 개념 학습하기
[인공신경망과 딥러닝]
- 인공신경망의 구조와 딥러닝의 기본적인 원리 학습하기
[머신러닝과 딥러닝의 학습 프로세스 이해]
- 딥러닝 모델 학습에서 발생 가능한 문제점을 이해하고, 해결 방안 도출하기
- 평가 지표를 설정하고 분석하는 법 이해하기

[4-6주차] 딥러닝 톺아보기

[다양한 딥러닝 모델 End to End 학습]
- 데이터 준비와 전처리의 방법론 이해하고 실습하기
- ANN부터 CNN, RNN까지 계열 별 기본 모델을 학습시키면서 원리 이해하기
- Task 별 딥러닝 적용의 원인을 이해하고 구현하기
- 데이터에 적절한 방법론의 종류를 이해하고 적용하기

[7주차] DLthon[주어진 task로 프로젝트 수행]
- 주어진 데이터를 활용하여 팀 프로젝트 완성하기
- Task에 맞는 EDA와 전처리 실습하기
- 적절한 모델 선정하기
- 평가를 위한 지표 설정과 결과 분석하기
- 성능향상을 위한 논리적인 방법론 선택하기
- 심사를 통해 프로젝트 결과물 피드백 받기

[8-11주차] 
Deep Dive[컴퓨터비전(CV) 전공]
- 깊은 레이어 모델을 학습할 때 문제점과 ResNet모델의 이론적 배경 이해 및 구현하기
- 데이터 증강 원리 이해하고 활용하기
- Detection과 Segmentation 이론적 배경과 기술 학습하기
- CNN을 분석하기 위한 XAI Tool 구현과 적용하기
- OCR 기본 원리 이해하고 구현하기
- CV 최신 트렌드 모델 이해하기
[자연어처리(NLP) 전공]
- 자연어 데이터와 임베딩 이해하기
- 토크나이징 원리와 적용법 이해하기
- 자연어 데이터의 벡터화 및 수치화하기
- Attention 이해하기 - Transformer 이해하고 구현하기
- Hugging Face 모델 사용법 이해하고 학습 루프 구현하기
- NLP 최신 트렌드 모델 이해하기

[12주차]
MLOps[MLOps 프로세스 학습]
- MLOps에 대한 기초 개념과 인 Data Centric AI 이론을 깊이 학습하기
- FastAPI와 MLflow를 이용한 모델 서빙을 실험하고 응용하기
- Data를 정제하는 작업과 생성 AI를 활용해 합성 데이터를 만들어서 모델 성능 개선하기
[모델 서빙]
- FastAPI로 RESTful 이해하기
- HTTP 통신을 통해 모델로부터 원하는 입출력 데이터를 교환하는 방법 이해하기
- 클라이언트가 접속하는 인터페이스에 내가 학습시킨 모델 연결하기
- 실제 전문가와 MLOps 프로젝트 함께 구현해보기

[13주차]
Mini AIFFELthon[해결하고자 하는 task로 프로젝트 수행]
- Task 설정 및 데이터 수집을 통한 프로젝트 기획하기
- Task에 맞는 EDA와 전처리 실습하기
- 적절한 모델 선정하기
- 평가를 위한 지표 설정과 결과 분석하기
- 성능향상을 위한 논리적인 방법론 선택하기
- 심사를 통해 프로젝트 결과물 피드백 받기

[14-16주차]
논문과
친해지기[논문을 빠르게 읽고 효과적으로 이해하는 노하우 배우기]
- 전공 별 트렌드에 맞는 HOT한 모델 이해하기 논문 리스트업(24.02 기준) *학습일 기준 논문 변경될 수 있음
- CV:Neural style transfer-NeRF-Instance segmentation
- NLP:Transformer-GPT1-InstructGPT-LoRA
- 공통:ViT-CLIP-Segment Anything-Flamingo
- CV, NLP를 아우르는 MultiModal 모델 이해하기 - 논문 쓰는 노하우 배우기

[17-24주차]
AI연구 프로젝트[Project Planning과 PoC LAB]
- 아이디어를 구현하기 위한 합리적인 프로젝트 계획하기
- 계획의 구현 가능성과 문제점을 파악하고, 주어진 환경 자원에 맞춰 고도화하기
[Project Managing]
- 팀장, 팀원으로 기한 내 계획된 프로젝트를 완수하기 위한 시간관리, 자원 배분 등 매니징 능력 등 소프트스킬 기르기
[Project 실행 및 문제해결 역량 기르기]
- 파이프라인 구성과 커스텀 함수 등 다양한 구현 능력 기르기
- 구현 중 발생하는 다양한 문제 해결 능력 기르기