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인공지능 딥러닝 · 머신러닝

수학 없이 시작하는 인공지능 첫걸음: 기초부터 최신 트렌드까지 대시보드

(4.8)
25개의 수강평 ∙  327명의 수강생
77,000원

월 15,400원

5개월 할부 시
지식공유자: 김지훈
총 27개 수업 (5시간 1분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
AI, 머신러닝, 딥러닝의 구분과 비하인드 스토리
양질의 데이터 수집이 왜 중요한지
AI 서비스와 AI 연구는 어떤 프로세스로 돌아가는지
딥러닝은 어떤식으로 데이터를 학습하는지
이미지 처리와 자연어 처리는 어떻게 수행되는지
요즘 핫한 챗봇, Diffusion 모델은 어떻게 사용자의 의도를 맞추고, 세상에 없는 이미지를 생성하는지

인공지능이 대체 뭐길래? 
여러분의 궁금증, 정말 쉽게 해결해드릴게요.

인공지능이 뭔지 궁금한데, 
꼭 어려운 수학까지 알아야 할까요? 🙄 

AI는 우리의 일상으로 너무 깊게 스며들고 있습니다.
핸드폰 속 시리, 빅스비부터 유튜브 추천 알고리즘까지... 우리는 알게 모르게 AI와 함께 살아가고 있죠.

그래서, AI, 머신러닝, 딥러닝이 궁금해졌고 하나씩 구글링을 해봤어요.
근데.. 조금만 내용이 어려워지면 바로 수많은 수학 수식들과 알 수 없는 그림들이 나오기 시작합니다.

난 그냥 AI가 이미지를 어떻게 학습하는지 궁금했을 뿐인데...

테슬라가 어떻게 자율주행을 하는 건지 궁금했을 뿐인데!
(출처: 테슬라 공식 유튜브)
AI가 어떻게 이미지를 만들어내는지 궁금했을 뿐인데!

수학 멈춰...!


어려운 내용은 쏙 빼고 
정말 쉽게 배우는 인공지능

AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이가 뭐지?
AI가 학습을 한다는데... 어떻게 학습하는 거지?

컴퓨터가 어떻게 이미지랑 한국어를
알아서 학습한다는 거지...?

유튜브, 인스타그램은 내가 좋아하는 콘텐츠를
어떻게 분류하는 거지...?

AI를 학습하려면 데이터가 필요하다는데,
여기서 말하는 데이터가 대체 뭐지...?

파편화되어있는 개념들과 어려운 논문 자료 때문에 선뜻 공부하기 어려웠던 인공지능! 
AI 산업에 종사 중인 연구원 출신 PO가 어려운 내용을 최대한 걷어내고 다양한 예시를 통해 쉽고 상세하게 인공지능과 딥러닝에 대해 알려드립니다.

✅ 이 강의를 통해 고민을 해결할 수 있어요.

가상의 AI 스피커를 만든다고 가정하며 AI 서비스 라이프 사이클을 배우고요.

딥러닝을 평가하기 위한 다양한 개념도 함께 배울 수 있어요.

AI 개발과 연구가 어떻게 진행되는지, 무엇을 고려해야 하는지도 Step by Step으로 배웁니다.

그리고 간단한 예시를 통해 딥러닝이 어떻게 이루어지고 모델이 학습되는지를 배우며,

이미지 처리는 어떻게 하는지,

자연어 처리는 어떻게 하는지를 배웁니다. 물론 실습도 합니다!

그리고 최신 모델을 사용해 프로젝트도 진행해요.

이런 내용을 학습합니다 📖

  • AI의 전반적인 개념과 특징
  • AI 서비스의 흐름과 AI 연구 프로세스
  • 딥러닝의 기본적인 학습 방법
  • 이미지의 특징과 이미지 처리 딥러닝 모델
  • 자연어의 특징과 자연어 처리 딥러닝 모델
  • 간단한 딥러닝 모델을 만들며 배우는 딥러닝 모델 개발의 흐름
  • (프로젝트) KLUE 데이터를 활용하여 챗봇의 근간이 되는 모델을 경험
  • (프로젝트) Diffusion 모델을 활용해 생성 모델의 최첨단에 있는 모델을 경험

수학이나 코딩을 몰라도 
누구나 AI를 이해할 수 있어요.

이런 분들에게 추천합니다

🙋‍♀️
AI, 딥러닝에 대해 알고 
싶은데 어려운 수학 수식 
때문에
포기하셨던 분 

🙋‍♂️
프로덕트, 서비스에 AI를 
적용
하고 싶지만 AI에 
대한 지식이 없는 분 

💁‍♀️
기획서 및 제안서에 
나오는 AI 관련 내용을 
이해하고 싶으신 분 

💁‍♂️
AI 분야 입문을 희망하는 
데이터 사이언스 
비전공자 

특별히 준비했습니다

  • ✅ 누구나 이해할 수 있는 쉬운 이론 설명
  • 강의 자료 PDF 파일
  • 실습 코드
  • 실습 자료
  • ✅ 각 강의 요약이 되어 있는 노션 학습 자료 (23년 1월 업데이트 예정)

이 강의의 
지식공유자

김지훈

안녕하세요. AI를 위한 데이터를 생성하는 스타트업에서 Product Owner로 재직 중인 김지훈입니다. 
AI와 데이터, 교육에 많은 관심을 가지고 있으며, 다른 사람에게 쉽게 설명하기 위해 끊임없이 노력하며 고민하고 있습니다.

관련 이력

  • (현) 셀렉트스타 Product Owner
  • (전) 티맥스그룹 AI 연구원/팀장
  • (교육 활동) 네이버 커넥트재단 멘토, KT AICE 강사, 대학교 특강 출강

💡 막연히 어렵게 느껴지는 AI, 그 시작을 도와드립니다!

AI 서비스는 어떤 로직으로 돌아갈까요? 양질의 데이터 수집이 중요하다는데 그 이유가 무엇일까요? 자연어 처리와 이미지 처리는 어떻게 다른 걸까요? ... 인공지능이 중요하다는 이야기는 흔히 들리지만, 막상 궁금한 것들에 대한 설명은 좀처럼 찾기 어렵습니다. 인터넷을 찾아봐도 내용이 모조리 흩어져있을 뿐더러 복잡한 설명 때문에 이해하기도 쉽지 않죠.

〈수학 없이 시작하는 인공지능 첫걸음〉 강의는 인공지능과 딥러닝에 대한 파편화된 개념을 일종의 개론처럼 모아주는 강의입니다. 복잡한 수학은 최대한 배제하면서도, 이해하기 쉬운 설명과 가볍게 도전할 수 있는 딥러닝 실습을 통해 사전 지식을 다질 수 있도록 도와드립니다. AI가 궁금했지만 어디부터 어떻게 배워야 할지 막막하셨나요? 이 강의가 여러분께 좋은 시작이 되어드릴 수 있길 바랍니다. 강의에 관심이 가신다면, 미리보기로 공개된 [강의 개요] 영상을 꼭 시청해주세요! 🙂

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
AI 서비스를 기획해야 하는데, 어떻게 진행해야 할지 몰라 막막하신 분
AI를 공부하려고 했으나, 수학 때문에 포기하신 분
AI가 도대체 어떻게 데이터를 학습하는지 궁금하신 분
누군가가 AI에 대해 한 번에 요약 정리해주는 것을 원하시는 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
한국어

안녕하세요
김지훈 입니다.
김지훈의 썸네일
  • (현) 셀렉트스타 Product Owner
  • (전) 티맥스그룹 AI 연구원/팀장
  • (교육 활동) 네이버 커넥트재단 멘토, KT AICE 강사, 대학교 특강 출강

contact: jihoonkim.haru@gmail.com

 
 
 
 
 
 
커리큘럼 총 27 개 ˙ 5시간 1분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 강의 소개
섹션 1. 커피 한 잔 마시면서 편하게 듣는 AI 이야기
1강. AI, 머신러닝, 딥러닝, 그리고 AI 발전의 비하인드 12:52
2강. AI의 대분류 - 데이터가 무엇인지를 판단하는 '판단 모델' 14:19
3강. AI의 대분류 - 이 세상에 없는 데이터를 생성하는 '생성 모델' 미리보기 14:09
4강. AI 서비스는 도대체 어떻게 만들어지는가 - AI 서비스의 라이프 사이클 15:30
5강. 딥러닝은 항상 신이고 무적인가? 08:49
섹션 2. 컴퓨터는... 딥러닝은 도대체 어떻게 데이터를 학습하는가
6강. 딥러닝의 학습 방법 1 - 특정 결과를 예측해주는 일련의 과정 '순전파' 10:37
7강. 딥러닝의 학습 방법 2 - 딥러닝 모델이 얼마나 틀렸는지를 판단하는 'Loss 계산' 07:05
8강. 딥러닝의 학습 방법 3 - 딥러닝 모델을 학습시키는 방법 '역전파' 08:41
9강. 딥러닝의 학습 방법 4- 학습 도중 발생하는 문제들과 이를 해결해주는 여러가지 방법들 06:42
섹션 3. 딥러닝과 이미지 처리
10강. 컴퓨터에게 이미지를 학습 시키는 방법 '이미지 인식' 미리보기 08:18
실습에 들어가기 전에!
11강. (실습) 간단한 딥러닝 모델로 만들어보는 의류 분류기 28:19
12강. 이미지에 특화된 CNN 모델과 이미지 기반의 테스크들 11:55
13강. (실습) CNN으로 쉽게 의류 분류기 성능 높이기 08:52
14강. AI 모델 개발/연구는 도대체 어떤 프로세스로 진행되나요 미리보기 15:00
섹션 4. 딥러닝과 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing)
15강. 자연어 처리 기초 - 자연어 처리는 왜 어려울 수 밖에 없는가 09:15
16강. 자연어 처리 모델의 특징과 대표적인 딥러닝 모델들 08:58
17강. 기획서 쓸 때 알아두면 좋은 딥러닝 지표들과 지식 19:17
18강. (실습) LSTM 모델로 만들어보는 영화 리뷰 감정 분류기 23:22
19강. 알아두면 쓸모있는 IT지식 06:42
섹션 5. 프로젝트
프로젝트에 들어가기 전에!
20강. KLUE 데이터를 활용한 기계 독해, 토픽 분류하기 19:44
21강. Diffusion 모델을 활용해 이 세상에 존재하지 않는 이미지 생성하기 19:04
세 번째 프로젝트에 들어가기 전에
22강. 오픈 데이터셋을 활용해서 왜 데이터가 AI에서 중요한지 확인해보기[22.01 추가] 18:25
섹션 6. 강의 마무리
나가는 말 01:09
강의 게시일 : 2022년 12월 19일 (마지막 업데이트일 : 2023년 01월 18일)
수강평 총 25개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.8
25개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
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한규동 thumbnail
5
입문에 있어서 처음 AI 개념을 만들어주는데 꼭 필요한 수업이라고 생각됩니다.
2023-06-21
지식공유자 김지훈
감사합니다 한규동님! 많은 인사이트 얻고 가셨으면 좋겠습니다 :) 궁금하신게 있으시면 언제든 질문 남겨주세요~
2023-07-02
권혁주 thumbnail
5
정말 0에서부터 출발할 수 있게 도와주는 강의 같아요. 강의를 듣고 AI 뉴스를 읽는 게 더 재밌어 졌습니다.
2023-06-15
지식공유자 김지훈
안녕하세요 권혁주님! 너무 감사합니다 :) 궁금하신점이 생기시면, 언제든 질문 글 남겨주세요!
2023-06-16
안혜원 thumbnail
5
딥러닝에 관해서 무지했었는데, 많은 것을 배우고 갑니다 :)
2023-06-29
지식공유자 김지훈
감사합니다 안혜원님! 많은 인사이트 얻고 가셨으면 좋겠습니다 :)
2023-07-02
skyyun7272 thumbnail
5
입문에 있어 최고의 강의에요 강의 준비만 봐도 노력하신게 보입니다 감사합니다
2023-03-28
지식공유자 김지훈
안녕하세요 skyyun7272 님! 좋은 리뷰 너무나 감사합니다 :) 궁금하신게 있으시면 언제든지 질문글 남겨주세요!
2023-03-29
인프런 오뜨 thumbnail
5
비전공자도 알기 쉽게 설명해주셔서 도움이 많이 되고 있습니다! 내용도 자료도 너무나 깔끔해요 ㅎ 막연하게 관심만 갖던 인공지능을 실무에 어떻게 적용해 볼 수 있을지 이전보다는 그림이 그려집니다!
2023-06-28
지식공유자 김지훈
감사합니다 오뜨님! 실무에 많은 도움이 되셨으면 좋겠습니다! 궁금하신게 있으시면 언제든 질문 남겨주세요~
2023-07-02