감각계

"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 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 과정은 암호학, 게임 이론, 네트워크 아키텍처를 중심으로 비트코인 및 기타 암호화폐의 설계와 기능을 탐구합니다. 학습자는 실습 프로그래밍 과제를 통해 이러한 진화하는 시스템에 대한 이해를 심화하게 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 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 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 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 과정은 컴퓨터 과학에서 데이터 구조의 근본적인 역할을 탐구하며, 효율적인 알고리즘 개발에 있어 데이터 구조의 중요성을 강조합니다. 학습자들은 동적 그래프, 메모리 계층 구조, 해싱을 포함한 심화 주제를 공부하는 동시에, 해당 분야의 최신 연구 방향을 접하게 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 고전적 접근 방식과 현대적 접근 방식 모두에 초점을 맞춘 시스템 엔지니어링에 대한 포괄적인 입문을 제공합니다. 학습자는 이해관계자 분석, 요구사항 정의, 시스템 아키텍처 및 설계 최적화와 같은 핵심 개념을 탐구하고 이러한 원칙을 실제 프로젝트에 적용하게 됩니다.

이 과정은 화폐와 금융 영역에서 블록체인 기술의 변혁적인 잠재력을 탐구합니다. 학습자들은 금융 부문의 현재 및 미래 응용 사례에 초점을 맞추어 블록체인, 분산 원장 및 스마트 계약의 기초를 공부하게 됩니다.

이 과정은 통계적 추론과 확률적 사고를 강조하며, 무작위 현상 및 프로세스의 모델링과 분석에 중점을 둡니다. 학습자는 수학적 엄밀함과 개념적 이해를 결합한 필수 모델 및 도구를 탐구하게 됩니다.

이 과정은 계산 문제의 수학적 모델링과 이를 해결하기 위해 사용되는 일반적인 알고리즘, 알고리즘 패러다임 및 데이터 구조를 소개합니다. 알고리즘과 프로그래밍 간의 관계를 강조하며, 기본 성능 측정 및 분석 기법을 소개합니다.

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 기계 시스템의 집중 매개변수 모델에 대한 동역학 및 진동을 소개하며, 운동학, 힘-운동량 공식화, 그리고 라그랑주 방정식에 중점을 둡니다. 학습자들은 또한 동역학 및 진동 문제를 해결하기 위한 수치 해석 방법과 MATLAB® 응용 분야를 탐구하게 됩니다.

이 과정은 복소변수, 미분방정식, 선형대수를 심도 있게 다루며, 이러한 필수적인 수학적 개념들에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 학습자들은 수학 및 공학 분야의 심화 학습에 필수적인 기초 이론과 응용 분야를 탐구하게 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 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 그래프 이론과 가법 조합론의 고전적 및 현대적 발전을 다루며, 두 주제를 연결하는 주제와 테마에 중점을 둡니다. 또한 현재 연구 주제와 미해결 문제에 대한 소개도 포함됩니다.

이 과정은 합성 생물학, 유전자 네트워크 모델링, 세포 간 상호작용 및 진화 역학에 중점을 둔 세포 및 개체군 수준의 시스템 생물학 입문을 제공합니다. 학습자는 유전자 스위치, 네트워크 모티프 및 패턴 형성 모델을 탐구하게 됩니다.

이 과정은 뇌와 인지 기능을 이해하기 위한 정량적 접근 방식을 소개합니다. 학습자는 뉴런에 대한 수학적 기술, 자극에 대한 반응, 그리고 신경과학의 기초적인 데이터 분석 도구를 탐구하게 됩니다.