Python 활용한 생성 모델 기초과정

분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

난이도 전공기초

운영기관 웅진씽크빅(매치업)

이수증 발급

주차 8 주

학습인정시간 11시간 00분 (06시간 05분)

수강신청기간 25.03.01 ~ 25.12.31

강좌운영기간 25.03.01 ~ 25.12.31

전화번호 02-6744-1172

자막언어 한국어

강좌언어 한국어(ko)

강좌소개
강좌소개
  • 이 과정에서는 생성형 AI의 핵심을 이루는 여러 기술들을 살펴봅니다. 우리는 이미지를 생성하는 오토인코더와 변이형 오토인코더부터 시작해, 복잡한 텍스트와 이미지 생성 문제를 해결하는 겐(GAN)에 이르기까지 폭넓게 다루게 됩니다. 
  • 각 세션은 이론적인 설명뿐만 아니라, 실제 코드를 작성하고 결과를 시험해보는 실습으로 구성됩니다. 특히, 직무에 적용 가능한 실용적인 예제들을 통해, 이론이 실제 어떻게 활용되는지 직접 체험하실 수 있습니다. 새로운 기술에 대한 이해도를 높이고 실제 문제 해결 능력을 기르는 것이 우리의 목표입니다.
학습목표
  • 이 과정을 통해 여러분은 생성형 AI의 기본 원리와 작동 방식을 깊이 있게 이해하게 됩니다. 간단한 프로젝트를 통해 모델을 직접 구현하고, 다양한 데이터셋을 사용하여 이 모델들을 훈련시킬 수 있습니다. 또한, 생성된 결과물을 분석하고 평가하는 방법을 배우면서, AI 개발자로서의 핵심 역량을 갖추게 됩니다.
강좌 운영일정
  • 수강신청기간 : 2025.03.01~ 상시
  • 강좌운영기간 : 2025.03.01~ 상시
이수 및 평가기준
  • 이수 기준: 출석 (20%, 완강률), 중간고사 (40%, 객관식 30문항), 기말고사 (40%, 객관식 30문항)
  • 평가 기준: 출석, 중간고사, 기말고사 합산하여 60% 이상 
학습목표
  • 이 과정을 통해 여러분은 생성형 AI의 기본 원리와 작동 방식을 깊이 있게 이해하게 됩니다. 간단한 프로젝트를 통해 모델을 직접 구현하고, 다양한 데이터셋을 사용하여 이 모델들을 훈련시킬 수 있습니다. 또한, 생성된 결과물을 분석하고 평가하는 방법을 배우면서, AI 개발자로서의 핵심 역량을 갖추게 됩니다.
강좌 운영일정
  • 수강신청기간 : 2025.03.01~ 상시
  • 강좌운영기간 : 2025.03.01~ 상시
이수 및 평가기준
  • 이수 기준: 출석 (20%, 완강률), 중간고사 (40%, 객관식 30문항), 기말고사 (40%, 객관식 30문항)
  • 평가 기준: 출석, 중간고사, 기말고사 합산하여 60% 이상 
수업계획서

주차

주차명(주제)

차시

차시명(학습내용)

1

Python 및 딥 러닝 라이브러리

1-1

인공지능의 이해

1-2

신경망의 이해

1-3

생성 모델의 이해

2

생성 모델의 기본 이론

1-1

Autoencoder

1-2

VAE (Variational Autoencoders)

1-3

GAN
(Generative Adversarial Networks)

3

딥 러닝 라이브러리를 사용하여 생성 모델 구축

1-1

VAE 모델 실습

1-2

GAN 모델 실습

1-3

최적화 및 훈련 기법

4

중간평가

1-1

1-3주차 학습 정리 및 평가

5

고급 생성 모델 및 기법

1-1

고급 생성 모델1

1-2

고급 생성 모델2

6

개방형 세대 모델 활용

1-1

Transformer의 이해

1-2

오픈 소스 생성 모델 활용

7

생성적 AI 애플리케이션 구축

1-1

프로젝트 설계

1-2

프로젝트 구현

8

기말평가

1-1

5-7주차 학습 정리 및 평가

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모집중

Python 활용한 생성 모델 기초과정

생성형 AI 핵심 기술을 배우고, 오토인코더부터 GAN까지 실습을 통한 문제 해결 능력 향상 과정

취준생 재직자

모집기간 : 2025.03.01 ~ 2025.12.31
교육기간 : 2025.03.01 ~ 2025.12.31

#K-Mooc #무료교육 #온라인