한빛출판네트워크

입문자도 이해할 수 있는 AI 학습 제공

AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 많은 입문자가 복잡한 개념과 기술적 장벽에 부딪혀 학습을 포기하는 경우가 많습니다. 이 콘텐츠는 프로그래밍 기초를 가진 초보자를 위해, 어려운 개념도 쉽게 이해할 수 있도록 친절하고 체계적인 설명을 제공합니다. 학습자는 파이썬을 활용해 AI 기초를 배우며, 직접 실습을 통해 이론을 실무로 연결할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다.

실습 중심의 학습으로 실무 역량 강화

단순히 이론만 배우는 교육은 실무에서 활용하기 어렵습니다. 이 콘텐츠는 실습 중심의 커리큘럼을 통해 학습자가 직접 데이터를 다루고 AI 모델을 설계·구현할 수 있도록 설계되었습니다. 단계별 실습과 프로젝트 기반 학습을 통해 학습자는 AI 기술을 실질적으로 체험하며 실무에서 바로 적용 가능한 기술을 익히게 됩니다.

다양한 산업에 활용 가능한 AI 기술 습득

AI는 제조, 금융, 마케팅, 의료 등 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 이 강의는 이러한 사례를 포함해 학습자가 자신의 직무와 연결할 수 있는 방법을 제공합니다. 실제 산업 활용 사례와 데이터 기반 실습을 통해 학습자는 AI 기술의 실질적인 활용 가능성을 발견하고, 변화하는 기술 환경에 유연하게 대처할 수 있는 역량을 갖추게 됩니다.

이 강의는 AI에 입문하려는 초보자를 위해 머신러닝과 딥러닝의 기초를 파이썬을 활용해 배우는 콘텐츠입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고 데이터 전처리부터 모델 설계, 구현, 평가까지 단계별로 학습하며 실무 프로젝트를 통해 직접적인 경험을 쌓을 수 있습니다. 실습 중심의 학습 방식과 친절한 설명으로 초보자도 쉽게 따라갈 수 있으며, AI 기술을 현업에 적용하거나 프로젝트로 발전시킬 수 있는 기초 역량을 키우는 것이 목표입니다.

※ 실습은 구글 코랩(colab) 환경에서 진행되며, 파이썬에 대한 기본 지식이 필요합니다.

1.AI와 머신러닝의 기본 이해

인공지능이란 무엇인지, 그리고 머신러닝과 딥러닝이 어떤 원리로 작동하는지에 대한 기본적인 이해를 다룹니다. AI가 제조, 금융, 게임, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 어떻게 활용되고 있는지를 학습하며, 이를 통해 AI의 실질적인 가치와 잠재력을 체감할 수 있습니다. 또한, 머신러닝 파이프라인의 기본 구성 요소를 배우고 데이터 전처리 과정을 실습하며, 데이터를 다루는 기본적인 스킬을 익힐 수 있습니다. 이 모듈은 AI의 개념적 기초를 다지는 데 초점을 맞추고 있으며, 학습자는 이를 바탕으로 이후의 기술적 학습을 준비하게 됩니다.

2. 머신러닝 모델 구현과 분석 기술

머신러닝 모델을 설계하고 데이터를 분석하는 구체적인 방법을 학습합니다. 지도 학습과 비지도 학습의 차이를 이해하고, 각각의 학습 방식에 적합한 모델을 구현하는 방법을 다룹니다. 데이터 전처리 과정에서는 결측치 처리, 스케일링, 원-핫 인코딩과 같은 실무에서 자주 사용되는 기법들을 익힙니다. 이후 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM)과 같은 주요 머신러닝 모델을 사용하여 실제 데이터로 분류와 회귀를 수행하는 실습을 진행합니다. 이를 통해 학습자는 데이터 분석과 모델 설계의 전체 흐름을 이해하고, 이를 실질적인 문제 해결에 적용할 수 있는 능력을 키우게 됩니다.

3. 실무 프로젝트를 통한 AI 응용

학습자가 지금까지 배운 기술을 기반으로 실무 프로젝트를 수행하며 AI 기술을 응용하는 방법을 체득합니다. 음성 데이터를 처리하여 음성 인식 모델을 구현하고, 자연어 처리를 통해 텍스트 데이터에서 감정을 분석하거나 특정 패턴을 추출하는 과정을 배웁니다. 또한, 이미지 인식 기술을 활용해 얼굴을 감지하거나 문자 이미지를 인식하는 프로젝트를 수행합니다. 마지막으로, 시계열 데이터를 분석해 주식 시장 데이터를 예측하거나 트렌드를 파악하는 실습을 통해 AI 기술의 비즈니스 활용 가능성을 탐구합니다. 이 모듈은 실질적인 결과물을 도출하는 데 중점을 두며, 학습자는 자신만의 프로젝트를 완성함으로써 AI 기술에 대한 자신감을 가지게 됩니다.

• 프로그래밍 기초를 가지고 있지만, AI나 데이터 과학 분야를 처음 접하는 개발자

• 금융, 마케팅, 제조 등 다양한 산업에서 AI를 적용하고자 하지만, 기술적 지식과 실무 능력이 부족해 프로젝트 진행에 어려움을 겪고 있는 개발자

• 데이터 과학이나 AI 관련 직무에 관심이 많지만, 실무 경험이 부족해 취업 경쟁에서 어려움을 겪고 있는 학생들

• 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 기본 개념을 명확히 이해하고 이를 설명할 수 있는 지식을 갖추게 됩니다. 또한, 데이터 전처리, 모델 설계, 평가와 같은 AI 개발 과정의 흐름을 체계적으로 이해하여 기술적 기초를 완성합니다.

• 파이썬과 주요 라이브러리(TensorFlow, Scikit-learn 등)를 활용해 데이터 분석과 AI 모델을 설계 및 구현할 수 있는 실무 역량을 갖추게 됩니다. 이를 통해 데이터 기반 의사결정을 지원하거나 간단한 AI 프로젝트를 독립적으로 수행할 수 있습니다.

• 단계별 프로젝트 실습을 통해 실제 데이터와 문제를 해결하며 AI 기술을 실무에 적용하는 방법을 배우게 됩니다.