AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이점을 쉽게 이해해요.
지도학습, 비지도학습, 강화학습의 개념을 알아봐요.
AI 모델이 무엇인지, 어떻게 학습하는지 배워봐요.
간단한 데이터를 가지고 직접 AI 모델을 만들어봐요.
이미지 데이터를 이용해서 이미지 분류 모델을 만들어봐요.
표 데이터를 활용해 예측과 분류 모델을 만들어봐요.
시계열 데이터를 사용해 미래를 예측하는 AI를 체험해요.
나만의 ChatGPT 스타일 대화형 AI를 만들어봐요.
내 목소리를 따라하는 재미있는 AI 모델도 만들어봐요.
흥미로운 주제를 선정해요.
데이터를 수집하고 학습 데이터를 만들어봐요.
적합한 학습 방법을 선택해 AI 모델을 학습시켜요.
라즈베리파이, 아두이노 같은 하드웨어와 연결해 멋진 프로젝트를 완성해봐요.
머신러닝과 딥러닝 모델의 학습 원리를 배우고, 데이터 전처리 과정을 익혀요.
TensorFlow를 활용해 간단한 실습도 해봐요.
TensorFlow로 직접 AI 모델을 설계하고 구현해봐요.
모델 성능을 개선하는 방법도 알아봐요.
TensorFlow로 직접 AI 모델을 설계하고 예제 데이터를 학습시켜 결과를 확인해요.
최신 모델 학습 방식도 탐구해봐요.
실생활 문제나 산업 문제를 해결할 주제를 정하고, 데이터를 수집하고 정리해요.
학습한 모델을 하드웨어와 연결해 실생활에 적용해봐요.
이미지를 데이터로 다루는 방법을 배우고, 각 이미지가 숫자로 표현된다는 점을 이해해요. 이미지 분류 모델을 만들어 고양이와 강아지를 구별하거나 특정 객체를 식별해봐요. 전이 학습과 데이터 증강을 활용해 모델 성능을 향상시켜요.
표 형태의 데이터를 이용해 분류와 회귀 모델을 만들어봐요. 예를 들어, 학생의 성적 데이터를 분석해 합격 여부를 예측하거나 점수를 예측해요.
시간에 따라 변화하는 데이터를 분석하고 미래를 예측하는 모델을 만들어봐요. 날씨, 주식 가격, 또는 매출 데이터를 사용해 시계열 데이터를 다뤄요.
텍스트 데이터를 분석해 감정을 분류하거나 카테고리를 예측해봐요. 간단한 자연어 처리(NLP) 기법과 사전 훈련된 언어 모델을 활용해요.
이미지 속 특정 객체를 찾아내는 AI 모델을 설계해봐요. 자율주행에서는 객체 탐지가 어떻게 적용되는지 알아봐요.
라즈베리파이, 아두이노 등 하드웨어와 AI 모델을 연결해 응용해봐요. AI 모델로 얼굴을 인식해 자동으로 문을 여는 시스템을 만들어봐요.