AI 요약관련 정보

• AI는 테크 산업의 핵심 트렌드이며, 전통적인 소프트웨어 역할 중 일부를 대체했지만, 새로운 기회를 창출하고 있어 AI를 도구로 활용하여 개인의 역량을 확장하는 것이 중요합니다. 🚀
• 강의는 AI에 관심 있는 모든 사람, 특히 실무자, 학생, 취준생을 대상으로 하며, AI 시대에 희망을 얻고 빠르게 적응할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 💡
• 파트 1 '딥러닝 첫걸음'은 딥러닝의 기본적인 개념과 원리를 속성으로 다루며, 데이터로부터 배우는 방식과 뉴럴 네트워크의 본질을 이해하는 데 중점을 둡니다. 🧠
• 강의는 MIT 딥러닝 강의를 참고하여 실용적이고 간결하며 빠르게 진행되며, 학습 부담을 최소화하면서도 깊이와 넓이의 균형을 맞추려 노력했습니다. 📚
• 선수 지식으로 파이썬 기본 경험이 필요하며, 가상 환경 사용법과 PyTorch 설치(CPU 버전 권장)를 다룹니다. 🐍
• 수학은 문제 풀이보다 개념 이해에 초점을 맞춰 부담 없이 접근할 수 있도록 강의에서 필요한 부분을 빠르게 정리해 줍니다. ➕
• 자료구조와 알고리즘은 파트 1에 직접 필요하지 않지만, 장기적인 응용 분야 학습을 위해 미리 준비해 두는 것이 권장됩니다. 🌳
• 학습 방법으로 AI 챗봇을 적극 활용하여 모르는 부분을 해결하고, 핵심 코드는 강의 노트를 통해 직접 실습하며 개념을 파악하는 것을 강조합니다. 🤖
• 파트 1의 핵심 목표는 뉴럴 네트워크에 입력을 넣어 원하는 출력을 얻기 위해 데이터를 사용하여 훈련시키는 기본 개념을 파악하는 것입니다. 🎯
• 강의는 파이썬의 클래스 상속, 연산자 오버로드, 컨텍스트 매니저, Pandas, NumPy 등 딥러닝에 필요한 핵심 문법과 라이브러리 사용법을 복습합니다. 🛠️
• 특히 NumPy를 통해 벡터와 행렬의 개념, 그리고 점곱(dot product) 및 행렬 곱셈과 같은 선형대수학의 기초 연산을 다룹니다. 🔢
• 그래프 그리기(Matplotlib, Altair) 코드는 이해를 돕기 위한 보조 자료이며, 그래프의 의미 파악이 중요하고 코딩 자체에 집중할 필요는 없습니다. 📊
• 수학적 개념 중 정수와 같은 기본적인 숫자 자료형부터 시작하여 딥러닝 학습에 필요한 기초를 다집니다. 🧮
• 수강생 개개인의 상황에 맞춰 지원하기 위한 컨설팅 프로그램도 준비 중이며, 파트 1은 이 컨설팅을 위한 최소한의 지식을 제공합니다. 🤝