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AI를 매일 쓰면서도 원리는 막연했던 저에게, 이해하는 재미를 알려준 강의예요! 어려운 개념이 나올 때마다 적절한 예시로 풀어주셔서, 겁먹지 않고 따라갈 수 있다는 점이 특히 좋았습니다 저는 힉스필드로 영상을 만들고, 클로드로 코딩하고, 챗GPT에게 수시로 질문하며 일상 곳곳에서 AI를 활용하고 있어요 그러다 문득 “이렇게 매일 쓰는데, 정작 어떻게 작동하는지는 잘 모르네?”라는 생각이 들더라고요 궁금해서 다른 강의와 책도 찾아봤지만, 낯선 용어와 수식이 쏟아지면 펼쳤다가 덮은 적이 몇 번 있었거든요 😅 그런데 이 강의는 ‘선 긋기’라는 친숙한 그림에서 시작해, 어떤 문제를 해결하려고 기술이 발전했는지 연결해주니 한결 편하게 다가왔어요 중간중간 “여기부터는 어렵겠다” 싶은 순간에도 예시를 듣다 보면 “아, 이런 뜻이구나!” 하고 이해되는 게 반가웠습니다 현재 절반 정도 수강했는데, AI를 쓰는 즐거움에 그 원리를 알아가는 즐거움까지 더해지고 있네요~ 저처럼 AI는 자주 쓰지만 그 속이 늘 궁금했던 분들께 추천합니다! 남은 강의도 즐겁게 듣겠습니다~
글쓴이: ksh 강의명: AI 시대의 필수 교양: 수학·코딩 몰라도 이해하는 <교양 딥러닝>
AI 시대의 필수 교양: 수학·코딩 몰라도 이해하는 <교양 딥러닝> 강의 이미지

Keyshot은 여러번 배워도 어렵다고 생각하고 따라가지 못했는데 이번에 수강하고 나서 차근차근 따라해보니까 많이 익숙해지고 많이 배웠습니다. 특히 이 강의는 완성본도 같이 줘서 제가 직접 따라하고 나중에 비교해보고 또 수정하면서 배울 수 있었던 점이 특히 더 좋았어요!
글쓴이: 지선 강의명: 키샷 입문•초급 : 극 사실적인 제품 이미지를 위한 키샷 렌더링 & 후보정 Part.1
키샷 입문•초급 : 극 사실적인 제품 이미지를 위한 키샷 렌더링 & 후보정 Part.1 강의 이미지

모델을 직접 개발하거나 연구하는 사람이 아니라 다른 직군에 있는 사람들에게는 가뭄의 단비와 같이 핀포인트로 기술적으로 의미가 있는 지식이나 생각거리를 찔러주는 좋은 강의라고 생각합니다. 요즘은 LLM의 결과물에 대한 비결정성 같은건 이제 널리 알려진 사실이지만, 그 비결정성 같은 결과물의 가치와 정확도에 대한 평가와 관련해서 어떤 식으로 블랙박스가 구성되고 사람이 이를 어떻게 접근해서 설정값을 조정하고 변경된 결과물에 대한 내용을 판단해야 하는지에 대한 구체적인 내용들은 또 알아보기가 힘든데, 그런 부분을 잘 긁어주는 주제는 현시점에서 꽤 의미가 있는 내용이라고 생각합니다.
글쓴이: 이승호 강의명: 실리콘밸리 개발자가 알려주는 LLM 평가 하네스 엔지니어링

시중에 넘쳐나는 대다수의 LLM 강의가 단순히 프롬프트를 작성하거나 도구 사용에 집중하는 반면, 이 강의는 AI의 비결정론 성질을 제어하고 이를 자동화된 평가 파이프라인으로 구축하는 방법은 어디서도 쉽게 접하기 힘든 차별화된 내용입니다. 임베딩·청킹·벡터 등에 대한 이해가 뒷받침되어야 강의를 더 깊이 소화할 수 있으므로, 관련 개념에 호기심과 궁금증이 많은 학습자라면 추가적인 연계 학습이 요구됩니다. 그럼에도 불구하고, "LLM을 평가"하는 하네스 엔지니어링을 다루는 강의는 이 강의가 유일합니다 :)
글쓴이: Jongyeon Park 강의명: 실리콘밸리 개발자가 알려주는 LLM 평가 하네스 엔지니어링
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