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인공지능 딥러닝 · 머신러닝

AI 대학원 안가고 AI 전문가 되기 [AI학교 아이펠 리서치 과정] 대시보드

중급이상

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15,246,000원
신청 기간

2024.06.25 10:00 ~ 08.07 23:59 (한국 표준시)

교육 기간

약 5개월 (2024.08.13 ~ 2025.02.11)

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MLOps / Multi Modal / LLM Fine-tuning, 나만의 챗GPT 만들고 싶다면? 스테이블 디퓨전 원리를 정확하게 알고 싶다면? 머신러닝 시스템 디자인~모델만 만드는 게 아닌 End to End까지 마스터, AI 대학원 수준으로 더 밀도있게 배우고, 최신 트렌드까지 익히세요

📢 [AI학교 아이펠] 인공지능 중급자를 위한 리서치과정
🔥 AI만큼은 어디서, 어떤 커리큘럼으로, 어떻게 배우느냐가 평생을 좌우합니다!
🔥 6개월동안 실시간으로 10시-18시 과정에 참여하며 인공지능 전문가를 향해 함께 달려봐요!
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※마감 임박※
신청 마감 일자가 얼마 남지 않았어요! 지원서 작성을 마무리해주세요!

 

리서치과정 졸업생 글로벌 탑티어학회 ICLR, CVPR 논문채택! 👨‍🎓
아이펠에서 배우면 가능합니다!

좀 더 자세한 커리큘럼은 하단을 참조하거나 여기를 참고해주세요.


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아이펠에서 AI 연구원으로 성장한 후기

1️⃣수강대상 : 내일배움카드발급이 가능한 구직자, 또는 대학졸업예정자(휴학)
- 토론형, 주도형, 성장형 교육을 위한 태도를 갖추신 분
- Python, 수학학습경험 혹은 개발 프로젝트 경험이 있는 분
- 6개월간 10시~18시 실시간으로 과정 참여가 가능하신 분
  (학교, 직장과 병행 불가)
- K-디지털트레이닝 부트캠프 훈련이 처음인 분

2️⃣훈련안내
- 교육일정 : 2024.08.13.(화) ~ 25.02.11.(화)
- 교육장소 : 비대면 실시간 플랫폼(ZEP)
- 학습시간 : 오전 10시~18시 (점심시간 13시~14시)

3️⃣선발절차
① 지원서(서류) 작성 : 지원서를 꼼꼼히 작성할 수록 합격 확률이 올라갑니다.
② 1차 서류심사(2~3일 소요)
③ 2차 토론인터뷰(1.5시간 소요)
 - 간단한 수준의 사전 과제 제출
 - 과제 주제와 관련한 스터디를 진행하듯 참여하는 인터뷰
④ 최종합격 / 불합격(업무일 5일이내 소요)
⑤ 프리아이펠 : 입과 전 사전 학습과정 → 합격 시 상세 안내 예정

4️⃣수강료 & 지원금 
① 수강료 : 내일배움카드를 발급하는 경우 전액 국비지원 무료
② 지원금 : 훈련장려금 월 11.6만원 + 특별훈련수당 월 20만원 → 고용노동부 문의
               (지원금 대상자에 한해 지급됩니다. 출석일수에 따라 지원금은 변동됩니다.)

※ 본 과정은 수학학습경험, 인공지능관련 경험이 있는 분을 위한 중급자대상 과정입니다.
※ 과정은 실시간으로 진행됩니다. 6개월간 온전히 참여가 어려운 경우 불합격처리됨을 안내드립니다

인공지능관련 경험이나 파이썬 사전 지식이 없으신 분들에게는
파이썬 기초 문법부터 AI를 활용한 서비스 구축까지를 학습하는 코어과정을 추천합니다!
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안녕하세요
모두의연구소 입니다.
모두의연구소의 썸네일

[모두의연구소: K-디지털 트레이닝 훈련기관 중 유일한 대통령 표창 수상]
모두의연구소는 기존 주입식 부트캠프 교육을 탈피해 스스로 답을 찾는 커뮤니티형(Learning By Doing)액티브 러닝 기반, 교육의 진정성을 담은 새로운 SW/AI 과정을 제공합니다

문의 이메일 aiffel-cs@modulabs.co.kr

커리큘럼

[1주차] 온보딩

[온보딩]

  • 모두의연구소와 아이펠 교육 철학의 이해
  • 아이펠을 AI학교라고 부르는 이유, 커뮤니티 기반 성장형 교육이란?

[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] 기초다지기

[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, 해결방안 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 계열별 기본 모델을 학습시키면서 원리 이해하기
  • Task별 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 설정 및 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 RestNet모델의 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 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 설정 및 결과 분석하기
  • 성능향상을 위한 논리적인 방법론 선택하기
  • 심사를 통해 프로젝트 결과물 피드백 받기
[14-16주차] 논문과 친해지기

[논문과 친해지기]

  • 논문을 빠르게 읽고 효과적으로 이해하는 노하우 배우기
  • 전공별 트렌드에 맞는 HOT한 모델 이해하기
  • 논문 리스트업(24.02기준)
    * 학습일 기준 논문은 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
  • 논문쓰는 노하우 배우기
[17-24주차] AI 연구 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, 자원배분 등의 매니징능력 소프트 스킬 기르기

[Project 실행 및 문제해결 역량 기르기]

  • 파이프라인 구성과 커스텀 함수 등 다양한 구현 능력 기르기
  • 구현 중 발생하는 다양한 문제 해결 능력 기르기

자주 묻는 질문

취소 및 환불 규정

  • 부트캠프/교육의 신청 취소/환불 기간은 지식공유자가 설정한 신청기간과 동일합니다.

  • 부트캠프/교육의 신청 정보 수정 및 취소/환불은 ‘구매내역’에서 할 수 있습니다.

  • 유료 부트캠프/교육의 경우, 24시간이내 설문 내용 미제출시 신청 및 결제내역이 자동취소됩니다.

※ 인프런은 통신판매 중개자이며, 해당 부트캠프/교육의 주최자가 아닙니다.

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