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초보자를 위한 인공지능 - 커리큘럼

스케치노트 작성자 @girlie_mac https://twitter.com/girlie_mac
초보자를 위한 AI - 스케치노트 작성자 @girlie_mac

12주, 24강의 커리큘럼으로 인공지능(Artificial Intelligence)(AI)의 세계를 탐험해 보세요! 실용적인 강의, 퀴즈, 실습이 포함되어 있습니다. 이 커리큘럼은 초보자 친화적이며 TensorFlow와 PyTorch와 같은 도구는 물론 AI 윤리도 다룹니다

🌐 다국어 지원

GitHub Action을 통한 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지)

아랍어 | 벵골어 | 불가리아어 | 버마어(미얀마) | 중국어(간체) | 중국어(번체, 홍콩) | 중국어(번체, 마카오) | 중국어(번체, 대만) | 크로아티아어 | 체코어 | 덴마크어 | 네덜란드어 | 에스토니아어 | 핀란드어 | 프랑스어 | 독일어 | 그리스어 | 히브리어 | 힌디어 | 헝가리어 | 인도네시아어 | 이탈리아어 | 일본어 | 칸나다어 | 한국어 | 리투아니아어 | 말레이어 | 말라얄람어 | 마라티어 | 네팔어 | 나이지리아 피진어 | 노르웨이어 | 페르시아어(Farsi) | 폴란드어 | 포르투갈어(브라질) | 포르투갈어(포르투갈) | 펀자브어(Gurmukhi) | 루마니아어 | 러시아어 | 세르비아어(키릴 문자) | 슬로바키아어 | 슬로베니아어 | 스페인어 | 스와힐리어 | 스웨덴어 | 타갈로그어(필리핀) | 타밀어 | 텔루구어 | 태국어 | 터키어 | 우크라이나어 | 우르두어 | 베트남어

추가 번역을 원하시면 지원되는 언어 목록은 여기에 있습니다

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학습 내용

강의 마인드맵

이 커리큘럼에서 학습하게 될 내용:

  • **지식 표현(Knowledge Representation)**과 추론(reasoning)을 포함한, "옛날 방식"의 기호적 접근법(GOFAI)을 포함한 다양한 인공지능 접근 방식.
  • 현대 AI의 핵심인 **신경망(Neural Networks)**과 딥러닝(Deep Learning). 이 중요한 주제들의 개념을 두 가지 인기 있는 프레임워크인 TensorFlowPyTorch의 코드로 설명합니다.
  • 이미지와 텍스트 작업을 위한 신경망 아키텍처(Neural Architectures). 최신 모델을 다루지만 최첨단 연구를 완전히 망라하지는 않을 수 있습니다.
  • 유전 알고리즘(Genetic Algorithms) 및 **다중 에이전트 시스템(Multi-Agent Systems)**과 같은 덜 일반적인 AI 접근법.

이 커리큘럼에서 다루지 않을 내용:

Microsoft Learn 컬렉션에서 이 과정의 추가 자료 전체를 확인하세요

클라우드에서의 AI 주제에 대한 부드러운 입문을 원한다면 Get started with artificial intelligence on Azure 학습 경로를 고려해 보세요.

목차

Lesson Link PyTorch/Keras/TensorFlow Lab
0 코스 설정 개발 환경 설정
I AI 소개
01 AI의 소개 및 역사 - -
II 기호적 AI
02 지식 표현과 전문가 시스템 전문가 시스템 / 온톨로지 /개념 그래프
III 신경망 소개
03 퍼셉트론 노트북 실습
04 다층 퍼셉트론과 자체 프레임워크 만들기 노트북 실습
05 프레임워크 소개 (PyTorch/TensorFlow) 및 과적합 PyTorch / Keras / TensorFlow 실습
IV 컴퓨터 비전 PyTorch / TensorFlow Microsoft Azure에서 컴퓨터 비전 탐색
06 컴퓨터 비전 소개. OpenCV 노트북 실습
07 합성곱 신경망 & CNN 아키텍처 PyTorch /TensorFlow 실습
08 사전 학습된 네트워크 및 전이 학습 and 학습 팁 PyTorch / TensorFlow 실습
09 오토인코더 및 VAE PyTorch / TensorFlow
10 생성적 적대 신경망 및 예술적 스타일 전이 PyTorch / TensorFlow
11 객체 감지 TensorFlow 실습
12 시맨틱 분할. U-Net PyTorch / TensorFlow
V 자연어 처리 PyTorch /TensorFlow Microsoft Azure에서 자연어 처리 탐색
13 텍스트 표현. Bow/TF-IDF PyTorch / TensorFlow
14 의미 기반 단어 임베딩. Word2Vec 및 GloVe PyTorch / TensorFlow
15 언어 모델링. 자체 임베딩 학습 PyTorch / TensorFlow 실습
16 순환 신경망 PyTorch / TensorFlow
17 생성적 순환 신경망 PyTorch / TensorFlow 실습
18 트랜스포머. BERT. PyTorch /TensorFlow
19 개체명 인식 TensorFlow 실습
20 대형 언어 모델, 프롬프트 프로그래밍 및 Few-Shot 과제 PyTorch
VI 기타 AI 기법
21 유전 알고리즘 노트북
22 심층 강화 학습 PyTorch /TensorFlow 실습
23 다중 에이전트 시스템
VII AI 윤리
24 AI 윤리 및 책임 있는 AI Microsoft Learn: 책임 있는 AI 원칙
IX 추가 자료
25 멀티모달 네트워크, CLIP 및 VQGAN 노트북

각 레슨에는 다음이 포함됩니다

  • 사전 읽기 자료
  • 실행 가능한 Jupyter 노트북은 대개 특정 프레임워크 (PyTorch 또는 TensorFlow)에 맞춰져 있습니다. 실행 가능한 노트북에는 이론적 내용도 많이 포함되어 있으므로, 주제를 이해하려면 노트북 중 최소 하나(또는 PyTorch 또는 TensorFlow 버전)를 반드시 살펴봐야 합니다.
  • 일부 주제에는 실습이 제공되며, 학습한 내용을 특정 문제에 적용해볼 기회를 제공합니다.
  • 일부 섹션에는 관련 주제를 다루는 MS Learn 모듈 링크가 포함되어 있습니다.

시작하기

🎯 AI 초보자이신가요? 여기서 시작하세요!

AI가 완전히 처음이고 빠른 실습 예제를 원한다면, 초보자용 예제를 확인하세요! 포함된 내용:

  • 🌟 Hello AI World - 당신의 첫 번째 AI 프로그램 (패턴 인식)
  • 🧠 Simple Neural Network - 처음부터 신경망을 구축
  • 🖼️ Image Classifier - 자세한 주석과 함께 이미지를 분류합니다
  • 💬 텍스트 감성 - 긍정/부정 텍스트 분석

These examples are designed to help you understand AI concepts before diving into the full curriculum.

📚 전체 커리큘럼 설정

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퀴즈에 대한 안내: 모든 퀴즈는 Quiz-app 폴더(etc\quiz-app)에 포함되어 있거나, 온라인에서 보기를 통해 확인할 수 있습니다. 이들은 강의 내에서 링크되어 있으며 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다; quiz-app 폴더의 지침을 따르세요. 현재 점진적으로 현지화되고 있습니다.

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