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    General course details page | K-MOOC

    Course Introduction

    01 강의내용 및 학습목표

    본 강좌는 자연어 처리(NLP) 및 딥러닝의 기본부터 심화 단계까지의 개념적 이해를 돕고, 실습 태스크를 통한 직접적인 AI 경험을 제공함으로써 AI 분야에 대한 진입 장벽을 낮추는 것을 목적으로 한다. 이 과정을 통해 학습자들은 자연어 처리와 딥러닝의 핵심 원리를 체계적으로 파악하고, 이론적 지식을 실제 AI 프로젝트에 적용하는 데 필요한 실무 경험을 쌓을 수 있다.

    • 자연어 처리와 딥러닝의 기본 개념과 알고리즘을 이해하고 설명할 수 있다.

    • 실제 AI 프로젝트를 경험하며 이론적 지식을 실습을 통해 적용할 수 있다.

    • 모의 대회를 통해 학습한 내용을 종합적으로 검토하고, 실제 문제 해결에 적용할 수 있다.


    02 담당 교수 소개

    담당교수

    천지영 교수
    현) 서울사이버대학교 인공지능학과 조교수
    현) 서울사이버대학교 빅데이터·AI센터 부센터장
    현) 서울사이버대학교 AI융합대학 학장

    [학력]
    고려대학교 공학박사

    노건태 교수
    현) 서울사이버대학교 빅데이터·정보보호학과 조교수
    현) 서울사이버대학교 빅데이터·AI센터 센터장
    현) 서울사이버대학교 공과대학 학장

    [학력]
    고려대학교 공학박사
    김태영 교수 프로필 사진 김태영 교수 (1,11,13,14,15주차)
    현) 서울사이버대학교 대우교수
    현) (주)인공지능팩토리 대표이사
    현) 마이크로소프트 RD & MVP AI
    현) 케라스 코리아 운영진
    현) 캐글 코리아 운영진
    현) 랭체인 코리아 운영진

    [학력]
    경북대학교 전자전기 학사
    국가연구소대학교 위성시스템 및 활용공학 석사
    경희대학교 우주탐사 박사수료

    [경력]
    (주)인스페이스 기술이사
    한국항공우주연구원 연구원
    (주)인공지능팩토리 대표이사
    김준영 교수 프로필 사진 김준영 교수 (2,6,8주차)
    현) 인공지능팩토리 데이터사이언스 팀장

    [학력]
    한국외국어대학교 국제관계학 석사
    한국외국어대학교 일본어 학사

    [경력]
    인공지능팩토리 데이터사이언스 팀장
    인공지능팩토리 데이터사이언스 연구원
    패스트캠퍼스 데이터사이언스 준전문가 과정 코치
    통일연구원 국제관계연구센터 연구원

    이성만 교수 (3,4,5주차)
    현) 서울사이버대학교 특임교수

    [학력]
    국민대학교 경영대학원 AI빅데이터학과 석사
    대전대학교 컴퓨터공학과 학사

    [경력]
    KDB생명 IT운영 및 개발(팀장)
    금호 아시아나IDT 금융시스템팀
    티티인포 이커머스팀 / 솔루션팀
    현대크라프트 수석연구원
    이관수 교수 프로필 사진 이관수 교수 (9,10주차)
    현) 지앤지병원 수석연구원
    현) 서울사이버대학교 빅데이터·정보보호학과 특임 교수
    현) 멀티캠퍼스 강사

    [학력]
    국민대학교 경영대학원 공학석사(AI빅데이터전공)

    [경력]
    한국농수산식품유통공사, 2022 농산물 가격예측 AI 경진대회 우수상
    한국관광공사, 2022 관광데이터 AI 경진대회 장려상
    한국고용정보원, 잡케어 추천알고리즘 경진대회 최우수상 (1등)
    과학기술정보통신부/연구개발특구진흥재단, 제1회 연구개발특구 AI 스파크 챌린지 대상(1등)
    한국농수산식품유통공사, 2021 농넷 농산물 가격예측 AI 경진대회 우수상(4등)
    경희의료원, A.I.D.D. 2021 - 당뇨병 발병 예측 AI 모델 개발 챌린지 우수상(3등)
    한국수자원공사, 제1회 K-water AI 알고리즘 개발 경진대회 우수상(2등)
    녹색기술센터, 자연어 기반 기후기술분류 AI 경진대회 우승 (1등)
    데이콘, 운동 동작 분류 AI 경진대회 입상(5등)
    데이콘, 2020 D CUP Google Analytics 데이터 경진대회 입상(9등)
    민규식 강사 프로필 사진 민규식 강사 (12주차)
    현) 카카오 AI 엔지니어

    [학력]
    한양대학교 미래자동차공학과 박사

    [경력]
    카카오엔터프라이즈 AI 연구원

    03 주차별 학습내용

    • 강좌구성 : 총 16주

    • 강좌개설 : 순차적으로 개설하며, 해당 주차일에 강의가 열립니다.


    주차별 학습내용 안내
    주차 주차명 소주제
    1 챗GPT 개요 설명 및 실습 안내
    챗GPT 개요
    학습 종류와 대규모 언어모델
    실습 플랫폼 소개
    2 자연어처리 입문
    자연어 처리란?
    인코딩, 인덱싱
    원핫 인코딩
    말뭉치, 토크나이저
    임베딩과 벡터 표현
    단어 문서 행렬, TF-IDF
    Word2Vec의 핵심 아이디어
    N-gram
    Word2Vec: skip-gram
    토크나이징, 임베딩, N-그램 실습
    3 딥러닝 입문
    퍼셉트론 이해와 한계 극복
    활성화 함수 및 손실 함수
    경사하강법
    역전파
    작동과정과 일반화
    퍼셉트론 구현 프레임워크 소개와 모델링
    전처리 중요성
    자연어 처리와 딥러닝
    다층 퍼셉트론 모델 구현 - 이진분류 모델
    다층 퍼셉트론 모델 구현 - 감성분석 모델
    4 딥러닝 초급1
    인공신경망 고도화
    순환신경망 이해
    RNN Cell 이해
    자연어 전처리
    장단기 메모리 이해
    LSTM Cell 이해
    LSTM 변형
    RNN, LSTM 적용 인공지능 모델 구현 - 이진분류 모델
    RNN, LSTM 적용 인공지능 모델 구현 - 감성분석 모델
    5 딥러닝 초급2
    인공신경망 고도화
    seq2seq의 이해
    seq2seq 모델 구성
    seq2seq 모델 학습
    데이터 전처리
    seq2seq 모델 예측
    한계와 발전
    seq2seq 인공지능 모델 구현 - 기계번역
    seq2seq 인공지능 모델 구현 - 텍스트 요약
    6 딥러닝 초급3
    시계열 모델 복습
    Attention의 개념
    Bahdanau Attention(Additive Attention)
    Luong Attention(Dot Product Attention)
    Self Attention
    Attention 응용 인공지능 모델 구현
    7 중간고사
    8 딥러닝 중급1
    Attention 복습
    Transfomer 소개
    인코더
    디코더
    Transfomer 정리
    사전학습 언어모델과 Transformer 모델 실습
    9 딥러닝 중급2
    BERT 개요
    BERT 입력
    BERT 사전학습
    BERT 미세조정
    Transformers 라이브러리
    BERT 모델을 이용한 Fine-tuning 구현 - BERT를 활용한 뉴스 주제 분류
    10 딥러닝 중급3
    GTP 개요
    Fine-tuning GPT
    GPT-2
    GPT-3
    GPT-4
    GPT 모델을 이용한 Fine-tuning 구현 - GPT를 활용한 감성분석
    11 딥러닝 중급4
    LLM 모델 기반 태스크 정의
    가짜 LLM 기반 댓글 감성 분류 자동화
    딥러닝 기반 댓글 감성 분류 자동화
    가짜 LLM 기반 댓글 답글 생성 태스크
    딥러닝 기반 댓글 답글 생성 자동화
    가짜 LLM 기반 챗봇 앱
    딥러닝 기반 챗봇 앱
    12 딥러닝 고급1
    강화학습의 개요
    강화학습의 기초 이론
    RLHF 소개 및 기법 설명
    RLHF 실험 설정 및 결과
    자연어 문제에서의 RLHF
    RLHF 알고리즘 실습
    13 딥러닝 고급2
    OpenAI의 API를 활용한 앱개발
    OpenAI의 API를 활용한 댓글 분류 자동화
    OpenAI의 API를 활용한 자동화 답글 생성 태스크
    OpenAI 모델과 챗봇의 연동
    OpenAI를 활용한 대화 문맥 관리방법
    함수 호출이 가능한 챗봇
    14 챗GPT의 다양한 활용사례 소개
    챗GPT Plus & 플러그인 소개
    챗GPT API 활용 앱 소개
    챗GPT API 기반 Agent 소개
    15 실시간 세미나
    모의대회 소개 및 시작, 질의응답
    16 기말고사
    모의대회 스코어보드 공개

    04 강좌 신청기간 및 강좌일정

    • 강좌개강일정 : 2024년 4월 29일(월)
    • 강좌신청기간 : 2024년 4월 29일(월) ~ 2024년 6월 16일(일)
    • 강좌학습일정 : 2024년 4월 29일(월) ~ 2024년 6월 23일(일)


    05 이수기준

    • Pass/Fail (100점 만점에 종합성적 60점 이상인 경우 이수. 단, 기말고사 시 진행되는 모의대회에서 베이스라인 스코어를 넘는 경우에 한해 이수 기준을 적용함)

    평가방법 안내
    퀴즈 중간고사 기말고사(모의대회)
    30% 30% 40%

    • 퀴즈 : 매주
    • 중간고사 : 1회(7주차)
    • 기말고사 : 1회(16주차)


    06 담당TA

    담당TA
    신영아 TA 사진 신영아 TA
    고려대학교 석박사통합과정수료
    연구 분야 : 분산 환경에서의 머신러닝
    E-mail : yashin95@korea.ac.kr

    07 강좌 수준 및 선수요건

    • 본 강좌는 인공지능에 대한 기본적인 이해, 파이썬 및 데이터 엔지니어링 지식을 필요로 합니다.

    • 본 강좌의 강사진은 현업에서 활동 중인 전문가들로 구성되어 있으며, 실무 경험을 바탕으로 한 실질적인 지식과 인사이트를 제공합니다.

    • 본 강좌는 자연어 처리와 딥러닝을 심도 있게 배우고자 하는 학습자를 대상으로 하며, 실무적 적용에 관심이 많은 학습자들에게 매우 유익할 것입니다.


    08 교재 및 참고문헌

    주교재 : 강의교안

    주요 참고문헌
    • 공개 오픈 소스 활용


    Preview

    Field Engineering (Computers & Communication)

    Difficulty intermediate

    Operating Institute Seoul Cyber University

    Certificate Issuance

    Week 16 Week

    Learning recognition time 24Hour 12Minute (23Hour 05Minute)

    Course Registration Period 24.04.29 ~ 24.06.16

    Course Duration 24.04.29 ~ 24.06.23

    Phone Number 02-944-5258

    Subtitle language 한국어 Others 1ea

    Course language 한국어(ko)

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