알고리즘 하한선: 난해성 증명의 즐거움

"AI 올인"을 선언한 회사의 1년 실전 기록, 일본 대표 IT 기업 DeNA가 3천명의 조직을 AI 네이티브 기업으로 전환한 사례를 소개합니다. AI 전환을 준비하는 조직이라면 꼭 도움될 내용만 모아 담았습니다.

이 강좌는 '토비라(Tobira)' 6~10과에 나오는 한자를 다루는 매력적인 비디오 강의를 통해 한자 학습 효과를 높여줍니다. 학생들은 한자를 쓰는 법뿐만 아니라 각 글자에 담긴 흥미로운 이야기도 함께 배우게 됩니다.

이 과정은 비디지털 게임의 설계 및 분석에 대한 실질적인 교육을 제공합니다. 학생들은 스포츠, 게임 쇼, 확률 게임, 카드 게임, 골목 게임, 보드 게임, 롤플레잉 게임 등 다양한 장르에 걸쳐 게임 디자인을 분석하고 비교하기 위한 텍스트, 도구, 참고 자료 및 역사적 맥락을 다룹니다.

이 과정은 중요한 상황에서 말하기 능력을 향상시키기 위한 몇 가지 규칙을 배우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 학습자는 면접, 논문 방어, 구술 시험 등 다양한 상황에서의 효과적인 발표 방법을 익힐 수 있습니다.

이 과정은 이론과 응용을 모두 포함하여 딥러닝의 기초를 다룹니다. 주제에는 신경망 구조(MLP, CNN, RNN, 그래프 신경망, 트랜스포머), 딥러닝의 기하학 및 불변성, 오차 역전파 및 자동 미분, 고차원에서의 학습 이론 및 일반화, 그리고 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로보틱스에 대한 응용이 포함됩니다.

이 과정은 생물학적, 무기 및 유기 분자의 화학에 대한 입문을 제공합니다. 원자 및 분자 전자 구조의 기본 원리, 열역학, 산-염기 및 산화환원 평형, 화학 반응 속도론 및 촉매 작용에 중점을 둡니다.

This course covers how to utilize video production skills to engagingly convey a passion for science, technology, engineering, and mathematics. Learners will have the opportunity to plan and conduct a 5-minute YouTube science program.

이 과정은 선형 대수학과 상미분 방정식(ODE)을 중심으로 기계 공학에서 널리 사용되는 필수적인 수학적 개념들을 다룹니다. 학습자들은 방정식 시스템을 풀기 위한 수치 해석 방법을 탐구하고, 이러한 기술들을 실제 공학 문제에 적용하게 됩니다.

이 과정은 인지 로봇 프로그래밍을 통해 실제 시스템에서의 자율성 적용을 탐구합니다. 학습자는 로봇이 스스로를 모니터링하고, 작업을 예약하며, 다른 에이전트와 협업할 수 있도록 하는 고급 추론 기술과 알고리즘을 학습하게 됩니다.

이 과정은 영리 목적이든 사회적 목적이든 새로운 벤처를 시작하는 데 필요한 필수 단계들을 다룹니다. 학습자들은 아이디어 구상부터 성공적인 비즈니스 런칭에 이르기까지, 고객 식별, 비즈니스 모델, 재무 추정 등을 포함한 전 과정을 탐구하게 됩니다.

이 과정은 이산 응용 수학의 핵심 주제를 다루며, 계수, 생성 함수, 확률 등에 초점을 맞춥니다. 학습자들은 수학적 개념을 익히는 동시에 작문 과제를 통해 효과적인 의사소통 능력을 기르게 됩니다.

이 과정은 금융 산업에 필수적인 수학적 개념과 기술을 탐구하며, 이론 수학과 실무 적용을 결합합니다. 학습자들은 MIT 수학자들과 업계 전문가들의 지도 아래 선형 대수학, 확률, 통계 및 확률 과정과 같은 주제를 공부하게 됩니다.

이 과정은 학생들에게 금융 산업에서 필수적인 수학적 개념과 기술을 소개하며, 이론적 수학과 실무적 응용을 결합합니다. 학습자들은 금융의 맥락 내에서 확률, 통계, 선형 대수학과 같은 주제들을 탐구하게 됩니다.

이 과정은 심리학과 경제학의 교차점을 탐구하며, 행동 경제학과 인간의 행동이 전통적인 경제 모델에서 어떻게 벗어나는지에 초점을 맞춥니다. 학습자들은 이 분야의 최신 발전 사항과 다양한 경제 부문에서의 적용 사례를 공부하게 됩니다.

이 과정은 수학적 분석의 기초를 다룹니다. 수열과 급수의 수렴, 연속성, 미분 가능성, 리만 적분, 함수의 수열과 급수, 균일성, 극한 연산의 교환 등을 학습하게 됩니다.

이 과정은 기계 시스템의 집합 매개변수 모델의 동역학과 진동에 대한 소개입니다. 학습자는 운동학, 힘-운동량 공식, 일-에너지 개념 등을 배우게 됩니다.

이 과정은 컴퓨터 과학과 공학을 위한 기초 이산 수학을 다룹니다. 수학적 정의와 증명, 그리고 적용 가능한 방법에 중점을 두며, 논리 기호, 증명 방법, 집합, 관계, 그래프 이론 등 다양한 주제를 학습합니다.

"1조 파라미터 모델은 어떻게 학습되는가" GTC 2026, Moonshot AI가 무대에서 직접 공개한 Kimi K2.5의 스케일링 전략을 인프런에서 한국어로 만나보세요. 토큰 효율성 2배 · 100만 토큰 컨텍스트 · 1,000개 에이전트 스웜 오픈소스 LLM의 다음 스텝이 여기 있습니다. * 이 강의는 Kimi를 만든 Moonshot AI와 인프런의 공식 협업으로 무료 공개됩니다.

이 박사 과정 세미나는 사회적, 경제적, 기술적 시스템에 중점을 둔 시스템 다이내믹스 모델링을 심도 있게 다룹니다. 참가자들은 고전 문헌과 현대 연구를 접하며, 실습 프로젝트를 통해 다양한 모델을 비판적으로 분석하고 개선하는 활동에 참여하게 됩니다.

이 과정은 비정형 데이터를 포함하는 복잡한 문제를 해결하기 위한 실용적인 모델 구축에 초점을 맞추어, 딥러닝을 빠르게 학습할 수 있도록 안내합니다. 학습자들은 심층 신경망, 합성곱 신경망, 트랜스포머, 그리고 ChatGPT 및 Midjourney와 같은 생성형 모델을 탐구하게 됩니다.