딥러닝 이미지 처리·LLM 등 최신 모델과
활용 사례를 다루는 딥러닝 AI 강의를 제공합니다.
딥러닝 AI
인공지능 딥러닝 개론 - 딥러닝이란 무엇인가
딥러닝을 처음 접하는 분들을 위한 입문 강의입니다. ‘함수와 알고리즘’에서 출발해 머신러닝과 딥러닝이 왜 등장했는지를 직관적인 비유(농구 던지기·눈 가리고 걸어가기)로 풀어내고, MNIST 숫자 분류를 통해 트레이닝·테스트·예측의 전체 흐름을 한 번에 체험합니다.
LMM - 대규모 멀티모달 모델의 이해와 적용
LLM에서 LMM으로의 진화를 이해하고, Transformer 기반 멀티모달 아키텍처(CLIP, BLIP-2, Stable Diffusion)의 원리를 학습한 뒤, Native Multimodal·MoE·Autoregressive 이미지 생성 등 최신 트렌드를 살펴봅니다. RTX 3090에서 Qwen2.5-VL을 활용한 비디오 Grounding 시연을 포함합니다.
프롬프트 엔지니어링과 AI 에이전트 설계
프롬프트 엔지니어링의 원리와 핵심 테크닉을 이해하고, AI 에이전트의 구조와 설계 원칙을 오픈소스 도구 기반 라이브 코딩 데모와 함께 학습합니다.
딥러닝 기초부터 실전까지
딥러닝을 처음 시작하는 분들부터 실무에 적용하고자 하는 분들까지 모두를 위한 과정입니다. 신경망 기초부터 CNN, RNN, Transformer까지 실전 프로젝트를 통해 배웁니다.
AI 이미지 처리
컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용한 이미지 처리의 기초부터 고급 기법까지 실전 프로젝트를 통해 배웁니다. OpenCV, PIL