"AI 기초부터 LLM까지: 인공지능 핵심 개념과 실습" 강좌는

인공지능의 전체 흐름을 단계 별로 배우고 실습할 수 있도록 구성된 종합 과정입니다.

본 소개는 이해를 돕기 위해 4개의 주요 챕터로 나누어 설명합니다.

1장: AI 이해의 출발점

인공지능의 정의, 역사, 그리고 다양한 종류를 통해 AI의 기본 틀을 잡습니다.

실제 AI 프로젝트의 개발 과정을 살펴보며, 이론적 지식과 현업 적용의 차이를 이해합니다.

2장: 데이터 중심의 AI

AI 성능의 핵심은 데이터입니다.

정형 데이터와 비정형 데이터를 구분하고, 수집·분석·탐색 과정을 거쳐 전처리 기법을 익힙니다.

이를 통해 모델 학습에 최적화된 데이터를 준비하는 방법을 실습 합니다.

3장: 모델과 알고리즘의 세계

머신러닝부터 딥러닝까지, 회귀·분류·군집 알고리즘과 신경망 구조를 학습합니다.

PyTorch를 활용한 다층 퍼셉트론 구현, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 생성형 모델(GAN) 등

다양한 AI 분야의 핵심 기술을 직접 구현합니다.

4장: 최신 AI와 LLM 탐구

Transformer 구조를 기반으로 한 최신 거대언어모델(LLM)과 Vision Transformer를 다루며,

실제 자연어 처리 및 이미지 분석에 적용합니다.

최신 AI 기술 동향과 활용 사례를 통해 미래 AI의 발전 방향을 조망합니다.