SNACK AI
AI 기초부터 심화까지, 쉽고 재미있게 배우는 AI 강의
1강
FREEAI, 머신러닝, 딥러닝의 이해
약 7분
이 글을 읽으면...
- AI, 머신러닝, 딥러닝의 개념을 정확히 구분할 수 있어요.
- 각 기술의 관계와 발전 과정을 이해할 수 있어요.
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2강
FREE딥러닝의 구조와 학습 원리
약 10분
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- 딥러닝의 기본 구조인 인공 신경망을 이해할 수 있어요.
- 뉴런과 레이어의 개념을 설명할 수 있어요.
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3강
FREE과적합과 제한적 볼츠만 머신
약 12분
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- 과적합(Overfitting)의 개념과 문제점을 이해할 수 있어요.
- 그레디언트 소실 문제를 설명할 수 있어요.
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4강
합성곱 신경망(CNN)의 이해
약 15분
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- CNN이 이미지 인식에 왜 효과적인지 이해할 수 있어요.
- 필터(Filter)와 스트라이드(Stride)의 개념을 이해할 수 있어요.
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5강
순환 신경망(RNN)과 생성형 AI
약 12분
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- 시계열 데이터와 RNN의 관계를 이해할 수 있어요.
- 언어 모델의 기본 원리를 이해할 수 있어요.
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6강
결정 트리와 앙상블 학습
약 15분
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- 결정 트리(Decision Tree)의 작동 원리를 이해할 수 있어요.
- 랜덤 포레스트(Random Forest)와 배깅의 개념을 알 수 있어요.
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7강
다양한 머신러닝 모델들
약 10분
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- k-최근접 이웃(kNN)의 분류 원리를 이해할 수 있어요.
- 서포트 벡터 머신(SVM)의 개념을 알 수 있어요.
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8강
모델 성능 평가와 시각화
약 12분
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- 혼동 행렬(Confusion Matrix)을 읽는 법을 이해할 수 있어요.
- 정확도, 정밀도, 재현율의 차이를 알 수 있어요.
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9강
강화 학습의 기본 원리
약 10분
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- 강화 학습의 핵심 요소(에이전트, 환경, 보상)를 이해할 수 있어요.
- 시행착오를 통한 학습 과정을 설명할 수 있어요.
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10강
SNACK AI 10강: 자연어 처리와 LLM
약 15분
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- 자연어 처리(NLP)의 기본 단계를 이해할 수 있어요.
- 워드 임베딩의 개념을 설명할 수 있어요.
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11강
SNACK AI 11강: AI 윤리와 사회적 영향
약 10분
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- AI 기술의 부작용(편향성, 프라이버시)을 인식할 수 있어요.
- 데이터 저작권과 책임 있는 AI의 중요성을 이해할 수 있어요.
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SNACK AI란?
SNACK AI는 AI의 기본 개념부터 심화 내용까지 쉽고 재미있게 배울 수 있는 강의 시리즈입니다. 각 강의는 짧은 시간 안에 핵심 내용을 습득할 수 있도록 구성되어 있으며, 실생활 예시와 시각적 자료를 통해 복잡한 개념도 쉽게 이해할 수 있습니다.