기초 과정은 별도의 진도 저장 없이, 모듈과 자료를 순서대로 읽을 수 있습니다.

1. 01
   MODULE 01첫 학습 단계

   입문

   첫 자료 · 과정 안내: 이 섹션만으로 AI 공부 끝내기

   자료 6건

2. 02
   MODULE 02

   AX(AI 전환)

   첫 자료 · AX란 무엇인가: 디지털 전환과의 차이 · 자동화와 증강 · 단계 모델

   자료 15건

3. 03
   MODULE 03

   수학

   첫 자료 · 선형대수 1: 벡터 · 행렬 · 내적 · 행렬 곱 · 노름

   자료 9건

4. 04
   MODULE 04

   머신러닝

   첫 자료 · 선형 회귀: 최소제곱 · 정규방정식 · 릿지 · 라쏘

   자료 17건

5. 05
   MODULE 05

   딥러닝 기초

   첫 자료 · 퍼셉트론: 뇌의 정보 저장과 조직에 관한 확률 모델

   자료 29건

6. 06
   MODULE 06

   NLP·트랜스포머

   첫 자료 · 토큰과 토크나이저: 글자가 숫자가 되기까지

   자료 23건

7. 07
   MODULE 07

   LLM 활용·에이전트

   첫 자료 · Hugging Face LLM 강좌

   자료 19건

8. 08
   MODULE 08

   RAG·검색

   첫 자료 · 검색의 기초: TF-IDF · BM25 · 벡터 검색 · 검색 평가 지표

   자료 21건

9. 09
   MODULE 09

   정렬

   첫 자료 · 정렬 개요와 RLHF 파이프라인: SFT · 보상 모델 · PPO · KL 페널티

   자료 10건

10. 10
    MODULE 10

    스케일링·효율

    첫 자료 · 스케일링 법칙과 연산 예산: 6ND · 친칠라 · 학습 메모리 계산

    자료 19건

11. 11
    MODULE 11

    강화학습

    첫 자료 · 강화학습 입문 (Sutton · Barto, 2판)

    자료 31건

12. 12
    MODULE 12

    생성 모델

    첫 자료 · 생성 모델 총론: 분포를 배우는 법

    자료 10건

13. 13
    MODULE 13

    음성

    첫 자료 · 소리를 숫자로: 샘플링 · 나이퀴스트 · 푸리에 변환 · 스펙트로그램 · 멜 스케일

    자료 3건

14. 14
    MODULE 14

    그래프 신경망

    첫 자료 · 그래프 신경망 입문: 메시지 전달 · GCN · GraphSAGE · GAT

    자료 1건

15. 15
    MODULE 15

    시계열

    첫 자료 · 시계열 예측 기초: 추세 · 계절성 · 자기상관 · 지수평활 · ARIMA · 평가 지표

    자료 1건

16. 16
    MODULE 16

    해석 가능성

    첫 자료 · 모델 설명하기: 특징 중요도 · 순열 중요도 · 부분 의존 · LIME · SHAP

    자료 2건

17. 17
    MODULE 17

    안전·공정성·윤리

    첫 자료 · AI 공정성: 편향은 어디서 오나 · 공정성 지표 · 불가능성 정리

    자료 3건

18. 18
    MODULE 18

    MLOps·배포

    첫 자료 · ML 프로젝트 수명 주기: 문제 정의 · 데이터 · 실험 관리 · 재현성 · 배포 준비

    자료 3건

19. 19
    MODULE 19

    피지컬 AI

    첫 자료 · 모던 로보틱스: 역학 · 계획 · 제어

    자료 26건