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    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 
    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

    미리보기

    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)