すべおの瀟䌚人のための、誰にでも理解できる人工知胜

人工知胜が初めおの方の目線に合わせたAI入門講座デヌタから生成AIたで、栞心ずなる抂念を分かりやすく敎理したした。AIを䜜るのではなく、問いを投げかけ説明できるレベルの実務的な理解を目指したす。

難易床 入門

受講期間 無制限

Machine Learning(ML)
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Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Recommendation System
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AI
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Machine Learning(ML)
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AI
AI

孊習した受講者のレビュヌ

4.9

5.0

SY P

100% 受講埌に䜜成

AI時代が到来したおかげで、ひょんなこずから䜕も考えずにGPTを䜿い始めたしたが、これがどのような仕組みで回答しおいるのか気になり、本圓に䞀般人の立堎から拝聎したした。専攻必修科目のように党般的な抂念を掎むこずができ、倧倉助かりたした。ありがずうございたす。

5.0

최섞진

30% 受講埌に䜜成

今たで受けた講矩の䞭で最高です。

5.0

ksrtt

100% 受講埌に䜜成

有益な内容です。 おかげで人工知胜に぀いおの理解が少しできたような気がしたす。 良い講矩ありがずうございたす。

受講埌に埗られるこず

  • 人工知胜ずは䜕か、どのように発展しおきたのかを簡単に理解するこずができたす。

  • AI/ML/DL、掚薊システム、生成AIたで、実際のプロゞェクトで掻甚される栞心的な抂念を玠早く把握するこずができたす。

  • デヌタの収集から前凊理、モデルの孊習たで、人工知胜の党䜓的な流れを䞀目で敎理するこずができたす。

「人工知胜は『他人事』でしょうか
明日から『自分の仕事』になりたす。」

今は誰もが AIを理解すべき時です。



AIサヌビスは「人工知胜」を知らなければなりたせん。

📄 䟋実際のAI䌁画者採甚公告より
· AIベヌスのサヌビスポリシヌの策定および䌁画
· AIベヌスのサヌビスナヌザヌフロヌおよび画面蚭蚈
· AI掻甚AX倚様なサヌビスアむデアの発掘を通じた商甚化戊略の遂行

開発者だけの仕事だったこずが、今やすべおの瀟䌚人に求められるこずになりたした。


'人工知胜'、数孊やコヌドなしで理解できたす。

「AIが䞻流だず蚀われおいたすが、どこから勉匷すればいいか分からず途方に暮れおいたせんか」
「開発者ずのコミュニケヌションが難しく、プロゞェクトのスケゞュヌルが遅れおいるなら」
「䌚議で『モデルが孊習する』ずいう蚀葉の意味が理解できないなら」

읎 강의는 몚든 직장읞을 위한 읞공지능(AI) 입묞 강의입니닀.
읞공지능의 작동 원늬륌 비유와 사례 쀑심윌로 섀명합니닀.

このような方におすすめです。

AIを必芁な分だけ、実務䞭心に知りたい方

「AIプロゞェクトに投入されたものの  䜕から手を぀ければいいか途方に暮れおいたす。」

人工知胜AIの孊習を抂念からしっかり理解したい方

「AIはディヌプラヌニングだ、機械孊習だずいう蚀葉はよく聞きたすが、どのような違いがあるのか分かりたせん。」

生成AIで興味は湧いたけれど、これからは人工知胜を「ちゃんず」孊びたい方

「ChatGPTっおAIじゃないんですか」

受講埌には

  • ChatGPT、LLM、プロンプト、掚薊システム、AI゚ヌゞェントなどの䞻芁キヌワヌドを、流れに沿っお理解できるようになりたす。

  • 「゚ンゞニアではない䞀般の䌚瀟員はどこたで知っおおくべきか」ずいう基準が明確になりたす。

  • AIプロゞェクトの流れを把握し、開発者ず円滑にコミュニケヌションできるようになりたす。

  • 䌚議で「沈黙する人」ではなく、「質問し、぀なげる人」になれたす。

  • 機械孊習、ディヌプラヌニング、生成AIなどを自分自身で説明できるようになりたす。


この講矩の特城

䞻な特城ず差別化ポむントを玹介しおみおください。

非専門家でも理解できる分かりやすい説明

  • 耇雑な数匏を䜿わず、日垞生掻の比喩でAIの抂念を説明したす。

  • 技術甚語よりも事䟋䞭心、盎感䞭心の説明で構成したした。

基瀎から生成AIたで党過皋を流れで解説

  • デヌタ収集 → 前凊理 → 機械孊習 → ディヌプラヌニング → 生成AI → AI゚ヌゞェントたで、AIプロゞェクト党䜓の流れを䞀぀の物語のように繋げたした。


このような内容を孊びたす。

AIが孊習する仕組みを、分かりやすく孊びたす。

  • 教垫あり孊習 vs 教垫なし孊習の違い

  • 機械孊習における回垰ず分類問題の違い

  • クラスタリングず次元削枛の違い


ディヌプラヌニングず生成AIの原理も、非専門家の芖点で芋おいきたす。

  • 機械孊習ずディヌプラヌニングの違い

  • 画像ずテキストを理解する仕組み

  • ChatGPT、Gemini、Claudeのような生成AIの䜜動原理 như ChatGPT, Gemini, Claude such as ChatGPT, Gemini, and Claude

  • Fine-Tuning、RAG方匏で䌚瀟特化型LLMを䜜る方法 bằng phương pháp Fine-Tuning và RAG using Fine-Tuning and RAG methods

この講座を䜜った人

2017幎、む・セドルずアルファ碁の察局を芋お「人工知胜を扱える人」になろうず決心し、勉匷を始めたした。


初めお人工知胜を孊んだ際、数孊の知識が䞍足しおいたせいか、耇雑な数孊ず共に説明される内容をたずもに理解するこずができたせんでした。自分自身の理解を助けるために様々な䟋を䜜りながら勉匷し、その経隓から「どうすれば分かりやすく䌝えられるかを悩む講垫」になりたした。教育は聞き手が理解しおこそ意味があるず考え、珟圚は人工知胜ずデヌタ分野で掻発に教育を行っおいたす。


開催講矩のレビュヌ

  • 難易床が難しすぎず適切に蚭定されおいたのが良かったですし、実務に必芁な内容だけを絞っお教えおくださったので、非垞に有益でした。

  • 教育内容の構成が、これたで受けた教育の䞭で䞀番面癜かったです。実習を通しお理論を習埗する方匏も、理解床を高めるのにずおも圹立ちたした。

  • 講矩の内容が充実しおおり、講垫の方が楜しく進めおくださったので、難しく感じるこずなく受講できたした。

  • 講垫の方の充実した講矩、そしお䞀日で最倧限倚くのこずを教えようずしおくださる情熱ず専門性を感じたした。

  • 実際の業務に適甚できそうな内容で構成されおおり、良かったです。
    講垫の方の適切なナヌモアず、䞁寧で芪切な説明のおかげで楜しく孊べたした。

  • 単に「良い質問をすべきだ」ずいうレベルを超えお、この講矩でなければ決しお知るこずのできなかった知識の深さでした。最埌たで興味を倱うこずなく、楜しく孊ぶこずができたした。講垫の方も愉快で、最埌たで集䞭しお講矩に参加できるよう励たしおくださり、ずおも良かったです。

  • 理論ず実習の構成が良く、講垫の方の䌝達力も良かったです。

  • 講垫の方の分かりやすい説明のおかげで、理解が深たりたした。

䜕かご䞍明な点はありたすか

Q. この講矩は私にずっおどれくらい実質的に圹立ちたすか

この講矩は単なる抂念の説明にずどたりたせん。
AI技術を「実際どのような文脈で知っおおくべきか」に集䞭しお解き明かしたす。
䟋えば、「自瀟サヌビスにレコメンドシステムを導入したいが、どのようなデヌタをどう準備すべきか」
「開発者ず話す際、どの甚語たで知っおおくべきか」ずいった実務䞊の悩みに盎結した知識を扱いたす。

Q. AIに぀いお本圓に䜕も知らなくおも倧䞈倫でしょうか

本圓に倧䞈倫です。
この講矩は「非専門家」を前提に䜜られおおり、耇雑な数匏やコヌドの説明はありたせん。
分からない甚語が出おきおも心配しないでください。
日垞的な事䟋や比喩で䞀歩ず぀説明するため、AIに初めお觊れる方も理解できるように構成されおいたす。初めお始める方々に「あ、これだったんだ」ずいう気づきを䞎えるこずが目暙です。 cho những người mới bắt đầu. moment of realization.

Q. AIの䌁画曞や提案曞を曞く際に必芁な知識も含たれおいたすか

この講矩は単なる抂念の説明にずどたらず、AI䌁画曞を䜜成する際に必ず抌さえるべき栞心的な質問
「この問題にAIは本圓に必芁か」、
「どのようなデヌタを確保し掻甚できるか」、
「AIが成功したずいう基準は䜕か」に察する実質的なフレヌムワヌクを提䟛したす。


たた、最近の生成AIの導入が増えおいる状況に合わせお、「プロンプト゚ンゞニアリング」も別セッションで扱いたす。
ChatGPTやLLMを掻甚する際に、望む回答を埗るための掻甚法を䞭心に解説したす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • AIを䜿うべきだずは蚀われおいるものの、䜕から始めればいいか分からず途方に暮れおいる䌚瀟員

  • 開発者ずのコミュニケヌションが難しく、AIプロゞェクトが遅延しがちなPM

  • 䌁画曞や提案曞に「AI」を䜿わなければならないが、どのような蚀葉を曞けばいいのか分からない方ぞ

  • デヌタはたくさんあるけれど、どのように掻甚すべきか芋圓が぀かない方

  • 「これが本圓に必芁なAIか」を刀断できる基準が必芁な実務担圓者

こんにちは
jin0choi1216です。

キャリア認蚌

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難しいこずを簡単に、簡単なこずを楜しく
LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jin0choi/

難しいこずを簡単に、簡単なこずを楜しく LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jin0choi/

前Mewpot デヌタサむ゚ンティスト
珟デヌタ分析、人工知胜、業務自動化、生成AI掻甚講垫

  • 䌁業: 慶南゚ネルギヌ、囜家保安技術研究所、倧象デサン株匏䌚瀟、メットラむフ生呜保険、マヌリン・゚ンタヌテむメンツ・コリア、セラれム、シノステック、サムスンカヌド、サムスン火灜、オットゥギ、カカオ、キダノンコリア、KNワヌクス、䞭倮グルヌプ、韓囜投資金融持株、珟代コヌポレヌション、SKグルヌプ

  • 機関: 京畿科孊振興院、慶北ICTむノベヌションスク゚ア、囜土安党管理院、蟲林畜産食品郚、文化䜓育芳光郚、韓囜科孊技術教育院、韓囜デヌタ産業振興院、韓囜文化情報院、韓囜胜率協䌚

  • ブヌトキャンプ: DMCコネット、POSCO、デむトガヌルズ、マルチキャンパス、アルファコ、青幎就業士官孊校、コヌドステむツ

  • 倧孊: 江陵原州倧孊校、江陵原州倧孊校、慶尚科孊技術倧孊校、慶尚囜立倧孊校、倧邱倧孊校、尚志倧孊校、党南倧孊校、忠南倧孊校、忠北倧孊校、匘益倧孊校

江陵原州倧孊校、江陵原州倧孊校、慶尚科孊技術倧孊校、慶尚囜立倧孊校、倧邱倧孊校、尚志倧孊校、党南倧孊校、忠南倧孊校、忠北倧孊校、匘益倧孊校

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受講レビュヌ

党䜓

325ä»¶

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325件の受講レビュヌ

  • donghyukkim님의 프로필 읎믞지
    donghyukkim

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    95% 受講埌に䜜成

    入門者察象に、党般的に圹立぀講矩でした。

    • jin0choi1216
      知識共有者

      お圹に立おれば幞いです〜 ありがずうございたす

  • seoyoonbn5684님의 프로필 읎믞지
    seoyoonbn5684

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    AI時代が到来したおかげで、ひょんなこずから䜕も考えずにGPTを䜿い始めたしたが、これがどのような仕組みで回答しおいるのか気になり、本圓に䞀般人の立堎から拝聎したした。専攻必修科目のように党般的な抂念を掎むこずができ、倧倉助かりたした。ありがずうございたす。

    • jin0choi1216
      知識共有者

      お圹に立おれば幞いです〜

  • hyeonhoonjeong3729님의 프로필 읎믞지
    hyeonhoonjeong3729

    受講レビュヌ 3

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    60% 受講埌に䜜成

    AIに぀いお短時間で理解できる教育です

    • protect0님의 프로필 읎믞지
      protect0

      受講レビュヌ 1

      ∙

      平均評䟡 3.0

      3

      100% 受講埌に䜜成

      簡単な内容から始めお、発展的な内容たで含たれおいれば良かったのではないかず思いたす

      • jin0choi1216
        知識共有者

        こんにちはチェ・ゞンペン講垫です。 私も講矩を準備しながら悩みが倚かったのですが、深化的な内容は誰にでも必芁だずは蚀えないので、今回は含めたせんでした もし远加しおほしい深化内容に぀いおご意芋をいただければ、積極的に反映いたしたす😊

    • icarus6258566님의 프로필 읎믞지
      icarus6258566

      受講レビュヌ 2

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      33% 受講埌に䜜成

      䌌おいる講座

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