
After Effects CC 2020 모션 그래픽의 입문 Part.1
유용한IT학습
After Effects를 처음 입문하는 분들을 위해 가장 기초적인 내용을 중심으로 전반적인 사용 방법을 설명하고, 간단한 작업을 통해 모션 작업의 기본적인 과정을 익히는 강의입니다.
입문
After Effects, 영상제작
본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 실무에서 능숙하게 수행하기 위한 기본 이론과 실무 활용 능력을 동시에 기를 수 있도록 구성되었습니다. 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 흐름을 이해하고, 문제 정의 → 모델 설계 → 데이터 확보 및 전처리 → 특징 추출 → 모델 학습 및 검증까지 단계별 과정을 실습과 함께 경험하게 됩니다. 또한, 다양한 상황에서 최적의 AI 모델을 선정하고 관리하는 방법을 학습하여, 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 AI 실무 역량을 쌓을 수 있습니다. 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델링 프로젝트 전 과정을 체계적으로 이해하고, 이를 기반으로 데이터 기반 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다.
인공지능 모델을 통해 해결해야 할 문제를 식별, 설정된 인공지능 모델의 목표에 따라 인공지능으로 해결할 문제의 표현 요소를 정의 할 수 있다.
선별된 시험 데이터를 활용하여 학습된 복수의 인공지능 모델들을 평가할 수 있다.
기본 설계된 에이전트 모델을 바탕으로 모델을 상세화할 수 있다.
인공지능서비스 모델에 적합한 평가지표 후보군을 식별할 수 있다.
확보된 데이터가 부족할 시에는 유사한 데이터 증강 계획을 수립할 수 있다.
학습 모델에 사용되는 시뮬레이터를 구동하고 설정을 조정할 수 있다.
설계된 인공지능 학습 모델의 구성을 파악할 수 있다.
인공지능 학습에 필요한 알고리즘의 특성을 파악할 수 있다.
선택된 특징을 결합하거나 분할하여 발견되지 않았던 새로운 특징을 생성할 수 있다.
본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 실무에서 능숙하게 수행하기 위한 기본 이론과 실무 활용 능력을 동시에 기를 수 있도록 구성되었습니다.
학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 흐름을 이해하고, 문제 정의 → 모델 설계 → 데이터 확보 및 전처리 → 특징 추출 → 모델 학습 및 검증까지 단계별 과정을 실습과 함께 경험하게 됩니다.
또한, 다양한 상황에서 최적의 AI 모델을 선정하고 관리하는 방법을 학습하여, 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 AI 실무 역량을 쌓을 수 있습니다.
본 과정을 통해 학습자는 AI 모델링 프로젝트 전 과정을 체계적으로 이해하고, 이를 기반으로 데이터 기반 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다.
AI 모델 문제 정의 (1~3)
AI 프로젝트에서 다뤄야 할 문제를 명확히 정의하고, 비즈니스 목표와 연계해 해결할 수 있는 문제로 구체화
문제를 데이터와 연결짓는 사고법 학습
AI 모델 설계 (1~3)
정의된 문제를 해결하기 위한 모델 구조 설계
적합한 알고리즘 선택 및 모델링 접근 방식 학습
초기 설계 단계에서 고려해야 할 성능 지표와 한계 분석
데이터 확보
모델 학습에 필요한 데이터 수집 방법과 데이터셋 구성 원리 이해
데이터 전처리 (1~5)
결측치 처리, 이상치 제거, 데이터 정규화 등 필수 전처리 기법 학습
텍스트, 이미지, 수치형 데이터 등 다양한 형태의 데이터에 맞는 전처리 방법 적용
특징 추출 (1~5)
원본 데이터에서 모델 학습에 필요한 의미 있는 특징(feature) 도출
차원 축소, 변수 선택, 임베딩 기법 활용
모델 성능을 높이는 핵심 변수 생성 기법 실습
AI 모델 학습 (1~3)
설계된 모델을 실제 데이터로 학습시키는 과정
학습률, 에폭, 배치 크기 등 하이퍼파라미터 설정과 튜닝 방법
과적합 방지 및 성능 최적화 전략
AI 모델 선정 (1~2)
다양한 모델 중 성능 비교 및 검증을 통해 최적 모델 선정
정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어 등 평가 지표 활용
AI 모델 선정 및 관리
모델 배포 후 성능 모니터링 및 주기적 재학습 관리
운영 환경에서 모델의 신뢰성과 확장성 유지
이 강의는 지식공유자의 질문/답변을 제공하지 않습니다
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학습 대상은
누구일까요?
회사나 대학교에서 AI 프로젝트를 진행하고자 하나 관련 과정 및 모델링 설계가 처음인 회사원
AI 모델링 프로젝트 교육을 진행하고자 하는 교육자
전체
27개 ∙ (7시간 29분)
해당 강의에서 제공:
2. AI 모델 문제 정의 1
36:46
3. AI 모델 문제 정의 2
21:06
4. AI 모델 문제 정의 3
24:51
5. AI 모델 설계 1
12:59
6. AI 모델 설계 2
25:21
7. AI 모델 설계 3
19:59
9. AI 데이터 확보
25:23
10. AI 데이터 전처리 1
24:29
11. AI 데이터 전처리 2
37:36
12. AI 데이터 전처리 3
26:59
13. AI 데이터 전처리 4
13:52
14. AI 데이터 전처리 5
14:06
16. AI 데이터 특징 추출 1
05:53
17. AI 데이터 특징 추출 2
11:05
18. AI 데이터 특징 추출 3
25:54
19. AI 데이터 특징 추출 4
23:55
20. AI 데이터 특징 추출 5
11:23
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