
초보자를 위한 C++ 프로그래밍 기초 다지기
유용한IT학습
C++ 프로그래밍에 처음 입문하시는 분들을 위한 기초 C++ 강의입니다. 프로그래밍 개요 및 C++의 기초 문법과 함께 C++를 활용하기 위한 방법을 학습하고, 실습해 봅니다.
입문
C++
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
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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
22. AI 모델 학습 1
22:31
23. AI 모델 학습 2
14:20
24. AI 모델 학습 3
12:04
25. AI 모델 선정 1
16:06
26. AI 모델 선정 2
11:01
27. AI 모델 선정 및 관리
12:10
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