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모두의 AI: 수학으로 이해하는 딥러닝 첫걸음

많은 분들이 ChatGPT는 쓰고, 추천·자율주행 소식도 자주 접하지만 막상 “왜 이렇게 동작하는지”를 설명하려면 말이 막힙니다. 코딩 강의만 따라가면 코드는 돌아가는데 원리는 남고 수학 강의만 들으면 공식은 보이는데 AI와 연결이 안 됩니다. 해외 강의는 영어가 부담스럽고 국내 입문은 실습 위주로 흘러가기 쉽습니다. 저는 AI 경진대회에서 실제 모델을 만들며 그리고 모두의 AI를 운영하며 수천 명의 학습자를 만나며 같은 장면을 반복해서 봤습니다. 막히는 지점은 도구 사용법이 아니라 함수·미분·벡터·역전파가 서로 끊겨 있는 순간이었습니다. 이 강의는 그 끊김을 이어 줍니다. 함수가 입출력을 어떻게 정의하는지, 미분이 학습 방향을 어떻게 정하는지, 역전파가 오류를 어떻게 전달하는지까지 수학 기초부터 신경망·소프트맥스까지 하나의 흐름으로 설명합니다. 공식 암기나 코드 따라치기가 아니라 수식과 직관적인 그림으로 “왜”를 이해하게 만드는 수업입니다. AI를 제대로 이해하고 싶은 분께 그다음 딥러닝으로 넘어갈 탄탄한 첫 걸음이 되어 드립니다.

17명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 무제한

인공지능기초수학
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에 관심있는 사람들도 듣는 중!

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • AI를 위한 수학의 언어

  • 딥러닝의 구조 이해하기

  • AI가 학습하는 원리 이해하기

  • 실전으로 이어지는 사고력 기르기

AI, 쓰는 법보다 이해하는 법부터

강의는 ChatGPT·추천 시스템·자율주행까지, 이미 일상 속에 들어온 AI를 ‘사용’하는 수준을 넘어 ‘이해’하는 데 초점을 맞춥니다.

함수·지수·로그·미적분·확률 같은 수학 기초부터 벡터·행렬, 인공 신경망, 역전파, 소프트맥스까지 AI의 핵심 원리를 하나의 흐름으로 연결해 설명합니다.

해외 강의는 영어가 부담스럽고 국내 AI 입문 강의는 코딩 실습에만 치우친 경우가 많습니다.

이 강의는 공식 암기나 코드 따라치기가 아니라 “함수가 입출력을 어떻게 정의하는지”, “미분이 학습 방향을 어떻게 정하는지”, “역전파가 오류를 어떻게 전달하는지”를 수식·직관적 그림·예시로 쉽게 이해할 수 있도록 구성했습니다.

AI 학습 플랫폼 모두의 AI를 운영하며 수천 명의 학습자를 통해 검증한 커리큘럼을 바탕으로 현장에서 가장 많이 막히는 개념만 엄선했습니다.

AI를 제대로 이해하고 싶은 마음만 있다면 끝까지 따라올 수 있습니다. 💡

#딥러닝, #인공지능, #수학, #AI

이런 내용을 배워요

1⃣ 수학 기초를 AI의 언어로 연결

함수, 지수·로그, 미적분, 확률을 “시험용 공식”이 아니라 AI의 입력·출력·학습·불확실성을 읽는 도구로 배웁니다.

2⃣ 벡터·행렬부터 인공 신경망까지 한 흐름으로 이해 

데이터가 어떻게 표현되고, 신경망이 어떻게 예측을 만드는지 구조적으로 익힙니다.

3⃣ 학습의 핵심: 미분 · 역전파 · 소프트맥스

미분이 학습 방향을 정하고, 역전파가 오류를 전달하며, 소프트맥스가 결과를 확률로 바꾸는 과정을 직관과 수식으로 함께 이해합니다.

수강 전 참고 사항

학습 자료

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • ChatGPT와 생성형 AI는 사용하지만 AI의 원리를 제대로 이해하고 싶은 분

  • 코딩 위주의 AI 강의를 들었지만 수학적 개념이 부족하다고 느끼는 분

  • 머신러닝과 딥러닝을 체계적으로 배우고 싶은 대학생, 취업 준비생, 직장인

  • AI 관련 직무(개발·데이터·기획)로 커리어 전환을 준비하는 분

  • 학생들에게 AI를 가르칠 수 있는 탄탄한 기초를 갖추고 싶은 교사와 강사

  • 영어 강의가 부담되어 한국어로 AI를 기초부터 배우고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 쉬운 강의이므로 별도 선수 지식이 필요 없습니다.

안녕하세요
DEVJH입니다.

97

명

수강생

7

개

수강평

5.0

점

강의 평점

5

개

강의

안녕하세요. 이종현입니다.

쿠팡에서 소프트웨어 개발자로 근무하며 실제 서비스 개발과 운영 경험을 쌓았고, 현재는 직장생활과 학업을 병행하며 연세대학교 인공지능 석사과정에서 머신러닝과 딥러닝을 연구하고 있습니다.

10년 이상의 소프트웨어 개발 경험을 바탕으로 AI를 직접 연구하고, 다양한 프로젝트와 서비스로 구현하고 있습니다. 특히 머신러닝·딥러닝, LLM·생성형 AI, RAG, AI Agent, AutoML 분야에 관심을 가지고 있으며, 기술을 공부하는 데 그치지 않고 직접 구현하고 실험하며 문제를 해결하는 과정을 중요하게 생각합니다.

실제 AI 모델 개발 경험을 바탕으로 다양한 AI 경진대회에 참가해 성과를 만들어왔습니다. 2026년 K리그-서울시립대 공개 AI 경진대회에서 947개 팀 중 3위를 수상했으며, 제5회 ETRI 휴먼이해 인공지능 논문경진대회에서는 409개 팀 중 Private Leaderboard 2위를 기록했습니다.

연구 분야에서도 꾸준히 성과를 만들어가고 있습니다. 시계열 데이터의 비정상성과 변동성을 다루는 연구인 FS-DCM으로 International Conference on Automated Machine Learning (AutoML 2026)에서 제1저자 Oral Presentation 논문으로 채택되었으며, EMNLP 2026 MathNLP Workshop에서도 제1저자 논문인 MathQueue가 채택되었습니다. 이외에도 LLM을 활용한 해석 가능한 AutoML 연구와 AI 기술의 실제 적용에 관심을 가지고 연구를 이어가고 있습니다.

현재는 AI 학습 서비스 출퇴근길AI(https://mdooai.com)를 운영하고 있습니다. 또한 Upstage Certified Trainer(업스테이지 인증 AI 트레이너)로 활동하며 생성형 AI 교육과 멘토링을 진행하고 있습니다.

개발 현장에서의 실무 경험, AI 연구 경험, 그리고 교육 경험을 바탕으로 AI를 처음 시작하는 분부터 개발 경험을 AI 분야로 확장하고 싶은 분까지, 각자의 상황에 맞는 현실적인 학습 방향과 프로젝트 경험을 함께 고민하고 있습니다.

앞으로도 직접 경험하고 검증한 AI 기술과 연구를 바탕으로 더 많은 사람들이 AI를 이해하고, 직접 구현하고, 자신의 업무와 프로젝트에 효과적으로 활용할 수 있도록 기여하고자 합니다.

감사합니다.

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커리큘럼

전체

27개 ∙ (3시간 17분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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