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과정요약

과정요약
학습시간	09:00 ~ 18:00 ( 8시간 )	난이도	초급
교육비 지원	고용보험 비환급	평가항목	출석률 100%
수료기준	총점 80점 이상시 수료	정원	32 명
교재정보	[PDF] 1Day AI 완전정복

과정소개

“머신러닝 딥러닝…들어는 봤지만 정확한 개념은 모른다.”
“선형대수, 파이썬 코딩을 처음부터 하나씩 꼼꼼하게 배울 시간도 여유도 없다.”
“AI 시대에 맞게 스마트한 학습을 하고 싶다.”
이런 의견을 가진 학습자를 위한 컴팩트한 AI 수업이 필요합니다.

단 하루, AI 핵심을 배우고 경험하기에 충분합니다.

본 과정은 머신러닝과 딥러닝 이론 + 실습을 8시간만에 마스터합니다.
불필요한 수식 없이 AI 핵심 이론을 친절하게 설명하고 hands-on 실습을 통해
실무에 바로 응용할 수 있는 포인트만 똑똑하게 전달합니다.

인공지능 머신러닝 딥러닝 파이썬 초급

1Day AI 완전정복

직군 불문, AI 활용력이 중요합니다!

개발자 뿐 아니라 기획, 마케팅, 디자인, 영업, 경영지원 등 거의 모든 직군에서 AI를 활용하는 능력이 중요해졌습니다.
이제 엑셀이나 파워포인트 활용 능력이 당연해진 것처럼 AI의 작동 방식을 이해하고
업무에 활용할 줄 아는 능력이 필수인 시대가 되었습니다.

직위 불문, AI 문해력이 중요합니다!

AI 스킬은 직위를 가리지 않습니다. 신입사원도, 팀장도, CEO도 AI의 원리와 활용에 대한 지식을 쌓아야 합니다.
구성원들의 AI 문해력이 떨어진다면 인공지능 사업을 성공으로 이끌기 어렵습니다.

분야 불문, AI 응용력이 중요합니다!

이제 AI는 몇몇 IT 회사만의 전유물이 아닙니다.
AI는 산업과 사회의 근본적인 작동 방식을 바꾸고 있다. 정부, 기업, 학계, 시민단체 등 전 분야가 AI를 이해하고 응용해야 하는 AI 시대가 되었습니다.

단 하루, AI 핵심을 배우고 경험하기에 충분합니다!

시시각각 변화하는 현장에서의 기술이슈, 트렌드에 초점을 맞춰
현업에서 적용할 만한 인사이트, 사례들에 대해 체계적인 내용으로 진행합니다.

임OO 강사
- *테크니들(techNeedle) 편집장 *글로벌 테크 정보를 다루는 웹매거진
- The University of North Carolina at Charlotte 박사 수료(컴퓨터정보전공)
- AI/데이터분석분야 대학 강의(The University of North Carolina at Charlotte)
- "인공지능 비즈니스 트렌드"(2019), "글로벌테크, 7가지 욕망을 읽다"(2020) 등 도서 출간

학습목표

AI의 머신러닝/딥러닝 기술을 이해할 수 있다.
딥러닝을 꼭 배워야 하는 이유를 설명할 수 있다.
기존 통계기반의 패러다임과 AI의 패러다임의 차이를 알 수 있다
데이터의 가치를 이해하고 최적의 데이터 수집과 분석 방법을 선별할 수 있다
AI 시스템 운영에 필요한 윤리적, 법적 유의사항을 인지할 수 있다
AI 시스템 개발에 필요한 환경과 리소스를 이해할 수 있다

학습대상

AI의 최신테크닉과 기술원리의 이해를 필요로 하는 교육생
머신러닝, 딥러닝 활용 사례 및 적용된 핵심기술 이해가 필요한 교육생
AI 관련 사업/서비스 기획자, 마케터
글로벌 AI 비즈니스 사례를 통해 신규사업으로서의 인사이트를 필요로 하는 경영진

- 1일차
  - 설마 아직도 통계 패러다임?
    - 통계 패러다임에서 머신러닝 패러다임으로
      머신러닝 패러다임에서 딥러닝 패러다임으로
      AI 시대의 decision making 절차
      AI 시스템의 과거, 현재, 미래 09:00 ~ 10:00
  - 일론 머스크는 왜 마크 저커버그를 미워할까?
    - 데이터의 가치와 유형
      데이터 수집과 분석, 시각화
      실시간 데이터와 엣지 컴퓨팅 10:00 ~ 11:00
  - 학창시절 썼던 오답노트를 떠올려보자
    - 컴퓨터가 학습을 한다는 것의 의미
      Supervised learning vs. Unsupervised learning
      모델의 유형, 원리, 그리고 한계
      강화학습(reinforcement learning)이란? 11:00 ~ 12:00
  - 데이터만 넣으면 알아서 모델을 만들어준다는 연금술의 정체
    - 머신러닝과 딥러닝의 차이
      딥러닝의 원리
      모델 유형
      CNN, LSTM, Transformer, Self-attention 등 활용 분야
      추천, 예측, 자연어 분석, 시계열 분석, 이미지 분석, 공간 분석, 생성형 AI, 거대 언어 모델 (LLM), 로보틱스 등 13:00 ~ 14:00
  - 세종대왕이 맥북 프로를 던졌다고?
    - AI 모델의 편향성, 허언증 문제
      아실로마 AI 원칙 (Asilomar AI Principles)
      각국의 개인정보보호법 (EU, 미국, 일본, 중국, 한국)
      국내 기업들의 개인정보보호 위반 사례와 시사점 14:00 ~ 15:00
  - 머신러닝과 딥러닝 case study
    - 국내외 AI 서비스 모범 사례
      특허, 마케팅 사례 등 15:00 ~ 16:00
  - 도구가 좋아야 결과가 좋다
    - AI 시스템 개발 환경과 MLOps
      파이썬(파이썬/아나콘다/주피터노트북)과 SQL 핸즈온 실습 16:00 ~ 17:00
  - 오픈소스와 자동화의 세계
    - AI 개발 위한 모델과 데이터 플랫폼
      Kaggle, Hugging Face, fast.ai 살펴보기
      Github Copilot과 AWS Sagemaker 핸즈온 실습 17:00 ~ 18:00

수강후기 62

평균평점

4.6 / 5.0

4.25

정*선
2024.10.25

알기 쉽게 설명 잘해주셨어요
5

이*곤
2024.10.25

정말 유익한 시간이었습니다.
5

이*희
2024.10.25

수학적 접근으로 전반적인 프로세스를 잘 설명해주셨고 강의진행도 이해도가 높았습니다.
5

김*준
2024.09.27

감동이였습니다....
4.5

장*호
2024.08.09

강사님의 전문성으로 많은 도움이 되었습니다.

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