딥러닝
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.
딥러닝 기초부터 실전까지
딥러닝을 처음 시작하는 분들부터 실무에 적용하고자 하는 분들까지 모두를 위한 과정입니다. 신경망 기초부터 CNN, RNN, Transformer까지 실전 프로젝트를 통해 배웁니다.
Transformer 논문 리뷰: Attention is All You Need
Self-Attention 메커니즘으로 RNN/LSTM의 한계를 극복하고 NLP 패러다임을 바꾼 Transformer를 분석합니다. 이 모델은 현대 딥러닝 모델의 기반이 된 혁명적인 모델입니다.
AI 이미지 처리
컴퓨터 비전과 딥러닝을 활용한 이미지 처리의 기초부터 고급 기법까지 실전 프로젝트를 통해 배웁니다. OpenCV, PIL