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[목차]

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1. 파이썬 및 데이터 분석 기초 (80H)

[세부내용]

• 변수와 데이터 타입 • 제어문 및 함수/ 리스트, 튜플, 딕셔너리 • 파일 입출력/예외처리 • 객체지향 프로그래밍 기초 • 데이터 수집 및 전처리/웹크롤링 • 데이터 시각화

2. AI를 위한 수학 기초 (24H)

[세부내용]

• 선형대수: 벡터, 행렬 연산 • 미적분: 미분, 적분 개념 • 확률 및 통계 기초

3. 딥러닝 기초 (40H)

[세부내용]

• 인공신경망(ANN) 기초 개념 (16H)

• 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론, 활성화 함수
• 신경망 학습 과정 (순전파, 역전파)
• Vanishing Gradient Problem의 원인과 해결
• 초기화 방법론, Activation function

• Pytorch 기초 (8H)

• Pytorch 연산 및 텐서 조작
• Pytorch를 활용한 딥러닝 모델 구축/평가

• Pytorch 기반 심층신경망(DNN) 실습 (16H)

• 심층 신경망 구조 설계 및 구현
• 전이학습 및 파인튜닝
• 성능 개선을 위한 방법론 (learning rate scheduling, early stopping, model saving)

4. 컴퓨터 비전 (CV) 및 객체 인식 + 컴퓨터 비전(CV) 및 객체 인식 프로젝트 (160H)

[세부내용]

• 컴퓨터 비전 기초 : 이미지 전처리/증강 및 이미지 인식 모델 (40H)

• 이미지 전처리 기법
• 이미지 증강 기법
• CNN 구조와 원리
• CNN 기반 핵심 모델 논문 리뷰(Alexnet, GoogLeNet, VGGNet, ResNet)
• 최신모델 개념 및 원리(EfficientNet, VIT)

• 객체 인식 알고리즘 : Object Detection, Image Segmentation (40H)

• Yolo 계열 Object Detection 모델 이해 및 구현
• Yolo 계열 최신 모델을 활용한 Object Detection 실습
• semantic segmentation 모델 이해 및 구현
• instance segmentation 모델 이해 및 구현
• segmentation 실습

• 생성형 AI 기반 이미지 생성 (40H)

• GAN (Generative Adversarial Networks) 개념
• GAN 기반 이미지 스타일 변환 및 합성 모델 이해 및 실습
• stable diffusion 모델 이해 및 실습

• CV (Computer Vision): 실시간 영상 기반 다중 객체 탐지 성능 고도화 방법 제안

5. 자연어 처리 (NLP) 및 LLM + 자연어 처리 (NLP) 및 LLM 프로젝트 (160H)

[세부내용]

• NLP 기초: 텍스트 전처리, 임베딩 기법 (40H)

• 자연어 처리 주요 응용 분야
• 텍스트 전처리 기법 및 문서 표현 기법
• 임베딩 기법, 텍스트 처리 기법
• RNN 기반 핵심 모델 리뷰(RNN, LSTM, GRU, seq2seq)

• 어텐션 메커니즘과 트랜스포머 (40H)

• 어텐션 메커니즘
• seq2seq with attention
• 트랜스포머 논문 리뷰 (포지셔널 인코딩, 셀프 어텐션, 멀티헤드 어텐션, 인코더, 디코더)
• 트랜스포머 모델 학습

• 대형 언어 모델 (LLM) (40H)

• 대형 언어 모델 이해 및 텍스트 생성, 응용
• 대규모 데이터셋을 활용한 모델 학습 및 튜닝
• 응용과 실습 "

• NLP (Natural Language Process): 언어 모델 기반 사용자 특성 맞춤형 질의응답 모델 구축

6. 서비스 기획 및 웹개발 + 서비스 기획 및 웹 개발 프로젝트 (160H)

[세부내용]

• 웹 개발 기초: HTML, CSS, JavaScript (24H)

• HTML 기본 구조와 태그
• CSS 기본 개념 및 스타일링, JavaScript 기본 문법
• 실습: AI 서비스 기획 연계 페이지

• 서비스 기획: 사용자 요구 분석, 기획 문서 작성 (16H)

• 서비스 기획 구성 요소 및 프로젝트 관리
• 실습 : AI 서비스 기획 문서 작성

• 데이터 시각화 및 인터페이지 디자인 (16H)

• UI/UX 디자인 기본 원칙
• 반응형 디자인과 사용자 경험 향상 기법
• 실습: 데이터 시각화 및 UI 디자인 구현

• AI 서비스 백앤드 개발 : 웹 프레임워크 (64H)

• 웹프레임워크 이해, 데이터베이스
• 백앤드 개발 / 배포

• Web: 클라우드 서버 기반 개인 맞춤형 추천시스템 웹 구축 및 배포