AI 기초부터 LLM까지: 인공지능 핵심 개념과 실습



"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.

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

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

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.

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.

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.