투영 이론

"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 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 문화, 사회, 경제 및 정책적 관심사에 대한 질문에 답하기 위해 데이터를 활용하는 방법을 소개합니다. 학습자는 확률과 통계의 필수 개념과 더불어 회귀 분석, 계량 경제학, 데이터 시각화와 같은 현대적인 데이터 분석 기법을 학습하게 됩니다.

"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 과정은 영화의 형식적 구조를 통해 의미가 어떻게 생성되는지에 초점을 맞춘 영화 예술의 철학적 분석에 관한 세미나입니다. 학습자들은 외양과 실재를 둘러싼 미학적 쟁점뿐만 아니라, 영화 기술이 소통과 소외에 미치는 영향에 대해 탐구하게 됩니다.

이 과정은 컴퓨터 과학과 공학을 위한 이산 수학의 상호작용적인 소개를 제공합니다. 학습자는 기본 수학 개념, 이산 구조, 이산 확률 이론을 배우며, 이를 통해 컴퓨터 과학의 다양한 분야에 적용할 수 있는 능력을 기르게 됩니다.

이 과정은 과학 및 공학을 위한 기초 이산수학을 다루며, 컴퓨터 과학에 유용한 수학적 도구와 증명 기법에 초점을 맞춥니다. 학습자는 논리 기호, 집합, 관계, 그래프 이론, 상태 머신 및 알고리즘과 같은 주제를 탐구하게 됩니다.

이 실습 워크숍은 Arduino 마이크로컨트롤러를 활용한 협업, 디자인 및 전자 제품 프로토타이핑에 중점을 둡니다. 참가자들은 이전 경험에 관계없이 팀 기반 프로젝트에 참여하여 프로그래밍, 전자 공학 및 프로젝트 관리의 필수 기술을 배우게 됩니다.

이 과정은 계산 문제의 수학적 모델링을 소개합니다. 일반적인 알고리즘, 알고리즘 패러다임 및 이러한 문제를 해결하는 데 사용되는 데이터 구조를 다룹니다.

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.

이 과정은 문학 및 오페라와 같은 다른 예술 분야에서도 나타나는 철학적으로 중요한 주제적 쟁점들과 관련하여 영화 작품들을 살펴봅니다. 특히 인지뿐만 아니라 감정을 표현하고 나타내는 영화의 능력에 중점을 둡니다.

이 과정은 컴파일러 설계와 최적화 기법에 초점을 맞추어 고급 프로그래밍 언어 구현의 복잡한 세부 사항을 깊이 있게 다룹니다. 학습자들은 Java®를 사용하여 MIPS 실행 머신 코드를 생성하는 컴파일러를 직접 구축하는 실습 프로젝트에 참여하게 됩니다.

이 과정은 보안 컴퓨터 시스템의 설계 및 구현에 중점을 두며, 다양한 위협 모델과 보안 기술을 탐구합니다. 학습자는 최근 연구 논문의 통찰력을 바탕으로 운영 체제 보안, 네트워크 프로토콜, 하드웨어 보안과 같은 주제를 다루게 됩니다.

이 과정에서는 진동과 파동의 개념을 배우고, 다양한 물리적 시스템에서 발생하는 현상을 수학적으로 설명하는 방법을 익힙니다. 학생들은 기계적 진동, 소리 파동, 전자기파, 광학 및 중력파와 같은 주제를 탐구하게 됩니다.

이 과정은 행렬 이론과 선형대수학을 다루며 물리학, 경제학, 사회과학, 자연과학 및 공학 등 다른 학문 분야에서 유용하게 쓰이는 주제들을 강조합니다. 이 강의는 Strang 교수의 교재인 Introduction to Linear Algebra의 이론과 응용의 조합과 궤를 같이합니다.

이 과정은 학부생들이 MATLAB®에 특히 중점을 두어 프로그래밍의 기초를 배우는 것을 돕습니다. 학생들은 기본적인 프로그래밍 개념을 탐구하고 이를 수학적 문제에 적용하여 계산 능력을 향상시킬 것입니다.

이 과정은 어떻게 단순한 프로세스들의 집합으로부터 마음이 만들어지는지 설명하려는 이론에 대한 입문 과정입니다. 이 과정에서는 시각, 언어, 학습, 추론, 기억, 의식, 이상, 감정, 그리고 성격과 같은 사고의 측면들을 다룹니다.

이 과정은 의료 분야에서의 기계 학습을 소개하며, 임상 데이터의 특성과 기계 학습을 통한 위험 분류, 질병 진행 모델링, 정밀 의학, 진단, 아형 발견 및 임상 워크플로우 개선에 대해 학습합니다.

이 과정은 혁신적인 계산 카메라(computational cameras) 분야를 탐구하며, 첨단 광학, 센서 및 처리 기술을 통해 시각 정보를 캡처하는 방법에 초점을 맞춥니다. 학습자들은 다양한 카메라 기술을 접하고 예술, 과학, 소셜 미디어 등 다양한 분야에서의 활용 사례를 배우게 됩니다.

이 과정은 디지털 시스템의 구조적 원칙을 강조하며 다양한 기술에 공통적으로 적용되는 아키텍처를 소개합니다. 학습자는 멀티레벨 구현 전략, 새로운 원시 요소의 정의 및 메커니즘, 성능 측정 등을 포함한 다양한 주제를 다루게 됩니다.