21일 목차

첫째 주: AI의 기본 개념과 원리 소개

1. 인공지능이란 무엇인가? - AI의 정의와 종류 소개
2. 기계 학습(Machine Learning)의 원리 - 기계 학습의 기본 개념과 작동 방식
3. 딥러닝(Deep Learning) 이해하기 - 딥러닝이란 무엇이고 어떻게 다른지
4. 컴퓨터 비전 - 컴퓨터 비전의 원리와 실제 활용 사례
5. 자연어 처리(NLP) - 텍스트와 언어를 이해하고 생성하는 기술
6. AI의 활용 분야 - 의료, 교육, 제조 등 다양한 분야에서의 활용
7. AI와 윤리 - AI가 사회에 미치는 영향과 윤리적 고려 사항

둘째 주: AI 기술 심화 이해

1. 신경망(Neural Networks)의 구조 - 신경망의 구성 요소와 작동 원리
2. 강화 학습(Reinforcement Learning) - 행동과 보상을 통한 학습 방식
3. 지도 학습 vs 비지도 학습 - 각각의 차이점과 활용 사례
4. 전이 학습(Transfer Learning) - 모델 재사용을 통한 학습 효율화
5. 자연어 처리 모델의 진화 - BERT, GPT 등의 발전과 차이점
6. AI 생성 모델 - 이미지, 텍스트, 음악 생성 모델 소개
7. AI 연구에서의 최신 트렌드 - 최신 연구와 트렌드 요약

셋째 주: AI의 실제 적용 사례 및 도구 활용

1. 실생활에서 만나는 AI - 일상 속의 AI 예시 (예: 추천 시스템, 음성 비서)
2. 데이터 전처리의 중요성 - AI 모델을 위한 데이터 준비 과정
3. Python을 활용한 AI 모델 개발 - 초보자에게 적합한 Python 패키지 소개
4. 컴퓨터 비전 프로젝트 따라하기 - 간단한 OpenCV 프로젝트 예제
5. 자연어 처리 프로젝트 따라하기 - 간단한 텍스트 분류 프로젝트 예제
6. AI 프로젝트에서의 윤리적 고려사항 - 프로젝트 진행 시 고려해야 할 윤리적 요소
7. 미래의 AI 전망 - AI의 미래 가능성과 영향