수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다.
이런 걸
배워요!
AI, 머신러닝, 딥러닝의 구분과 비하인드 스토리
양질의 데이터 수집이 왜 중요한지
AI 서비스와 AI 연구는 어떤 프로세스로 돌아가는지
딥러닝은 어떤식으로 데이터를 학습하는지
이미지 처리와 자연어 처리는 어떻게 수행되는지
요즘 핫한 챗봇, Diffusion 모델은 어떻게 사용자의 의도를 맞추고, 세상에 없는 이미지를 생성하는지
인공지능이 대체 뭐길래?
여러분의 궁금증, 정말 쉽게 해결해드릴게요.
AI는 우리의 일상으로 너무 깊게 스며들고 있습니다.
핸드폰 속 시리, 빅스비부터 유튜브 추천 알고리즘까지... 우리는 알게 모르게 AI와 함께 살아가고 있죠.
그래서, AI, 머신러닝, 딥러닝이 궁금해졌고 하나씩 구글링을 해봤어요.
근데.. 조금만 내용이 어려워지면 바로 수많은 수학 수식들과 알 수 없는 그림들이 나오기 시작합니다.
수학 멈춰...!
AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이가 뭐지?
AI가 학습을 한다는데... 어떻게 학습하는 거지?
컴퓨터가 어떻게 이미지랑 한국어를
알아서 학습한다는 거지...?
유튜브, 인스타그램은 내가 좋아하는 콘텐츠를
어떻게 분류하는 거지...?
AI를 학습하려면 데이터가 필요하다는데,
여기서 말하는 데이터가 대체 뭐지...?
파편화되어있는 개념들과 어려운 논문 자료 때문에 선뜻 공부하기 어려웠던 인공지능!
AI 산업에 종사 중인 연구원 출신 PO가 어려운 내용을 최대한 걷어내고 다양한 예시를 통해 쉽고 상세하게 인공지능과 딥러닝에 대해 알려드립니다.
✅ 이 강의를 통해 고민을 해결할 수 있어요.
가상의 AI 스피커를 만든다고 가정하며 AI 서비스 라이프 사이클을 배우고요.
딥러닝을 평가하기 위한 다양한 개념도 함께 배울 수 있어요.
AI 개발과 연구가 어떻게 진행되는지, 무엇을 고려해야 하는지도 Step by Step으로 배웁니다.
그리고 간단한 예시를 통해 딥러닝이 어떻게 이루어지고 모델이 학습되는지를 배우며,
이미지 처리는 어떻게 하는지,
자연어 처리는 어떻게 하는지를 배웁니다. 물론 실습도 합니다!
그리고 최신 모델을 사용해 프로젝트도 진행해요.
🙋♀️
AI, 딥러닝에 대해 알고
싶은데 어려운 수학 수식
때문에 포기하셨던 분
🙋♂️
프로덕트, 서비스에 AI를
적용하고 싶지만 AI에
대한 지식이 없는 분
💁♀️
기획서 및 제안서에
나오는 AI 관련 내용을
이해하고 싶으신 분
💁♂️
AI 분야 입문을 희망하는
데이터 사이언스
비전공자
안녕하세요. AI를 위한 데이터를 생성하는 스타트업에서 Product Owner로 재직 중인 김지훈입니다.
AI와 데이터, 교육에 많은 관심을 가지고 있으며, 다른 사람에게 쉽게 설명하기 위해 끊임없이 노력하며 고민하고 있습니다.
관련 이력
💡 막연히 어렵게 느껴지는 AI, 그 시작을 도와드립니다!
AI 서비스는 어떤 로직으로 돌아갈까요? 양질의 데이터 수집이 중요하다는데 그 이유가 무엇일까요? 자연어 처리와 이미지 처리는 어떻게 다른 걸까요? ... 인공지능이 중요하다는 이야기는 흔히 들리지만, 막상 궁금한 것들에 대한 설명은 좀처럼 찾기 어렵습니다. 인터넷을 찾아봐도 내용이 모조리 흩어져있을 뿐더러 복잡한 설명 때문에 이해하기도 쉽지 않죠.
〈수학 없이 시작하는 인공지능 첫걸음〉 강의는 인공지능과 딥러닝에 대한 파편화된 개념을 일종의 개론처럼 모아주는 강의입니다. 복잡한 수학은 최대한 배제하면서도, 이해하기 쉬운 설명과 가볍게 도전할 수 있는 딥러닝 실습을 통해 사전 지식을 다질 수 있도록 도와드립니다. AI가 궁금했지만 어디부터 어떻게 배워야 할지 막막하셨나요? 이 강의가 여러분께 좋은 시작이 되어드릴 수 있길 바랍니다. 강의에 관심이 가신다면, 미리보기로 공개된 [강의 개요] 영상을 꼭 시청해주세요! 🙂
학습 대상은
누구일까요?
AI 서비스를 기획해야 하는데, 어떻게 진행해야 할지 몰라 막막하신 분
AI를 공부하려고 했으나, 수학 때문에 포기하신 분
AI가 도대체 어떻게 데이터를 학습하는지 궁금하신 분
누군가가 AI에 대해 한 번에 요약 정리해주는 것을 원하시는 분
선수 지식,
필요할까요?
한국어
수강생 수
432
수강평 수
50
강의 평점
4.8
강의 수
1
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