초보자를 위한 AI

초보자를 위한 인공지능 - 커리큘럼

초보자를 위한 AI - @girlie_mac의 스케치노트

12주 24회 커리큘럼으로 인공지능 (AI)의 세계를 탐험해보세요! 여기에는 실습, 퀴즈, 실습이 포함됩니다. 커리큘럼은 초보자 친화적이며 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 도구는 물론 AI 윤리도 다룹니다.

무엇을 배울 것인가

강좌 마인드맵

이 커리큘럼에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.

• GOFAI( 지식 표현 및 추론)를 사용한 "오래된" 상징적 접근 방식을 포함하여 인공 지능에 대한 다양한 접근 방식.
• 현대 AI의 핵심인 신경망 과 딥러닝 . 가장 널리 사용되는 두 가지 프레임워크인 TensorFlow 및 PyTorch의 코드를 사용하여 이러한 중요한 주제 뒤에 있는 개념을 설명합니다.
• 이미지와 텍스트 작업을 위한 신경 아키텍처 . 최신 모델을 다루겠지만, 최신 기술로는 다소 부족할 수 있습니다.
• 유전 알고리즘 및 다중 에이전트 시스템 과 같이 덜 인기 있는 AI 접근 방식입니다.

이 커리큘럼에서 다루지 않는 내용은 다음과 같습니다.

Microsoft Learn 컬렉션에서 이 과정에 대한 모든 추가 리소스를 찾아보세요.

• AI를 비즈니스에 활용한 비즈니스 사례 . INSEAD와 협력하여 개발된 Microsoft Learn 또는 AI Business School에서 비즈니스 사용자를 위한 AI 입문 학습 경로를 수강해 보세요.
• 초보자를 위한 기계 학습 커리큘럼에 잘 설명되어 있는 클래식 기계 학습 입니다.
• Cognitive Services를 사용하여 구축된 실용적인 AI 애플리케이션. 이를 위해 비전, 자연어 처리, Azure OpenAI 서비스를 사용한 생성 AI 등을 위한 Microsoft Learn 모듈부터 시작하는 것이 좋습니다.
• Azure Machine Learning, Microsoft Fabric 또는 Azure Databricks와 같은 특정 ML 클라우드 프레임워크 . Azure Machine Learning을 사용하여 기계 학습 솔루션 구축 및 운영을 사용하고 Azure Databricks 학습 경로를 사용하여 기계 학습 솔루션 구축 및 운영을 고려해 보세요.
• 대화형 AI 및 채팅 봇 . 별도의 대화형 AI 솔루션 만들기 학습 경로가 있으며, 자세한 내용은 이 블로그 게시물을 참조할 수도 있습니다.
• 딥 러닝 뒤에 숨은 딥 수학 . 이를 위해 우리는 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio 및 Aaron Courville의 Deep Learning을 추천합니다. 이 책은 https://www.deeplearningbook.org/에서도 온라인으로 볼 수 있습니다.

클라우드의 AI 주제에 대한 간단한 소개를 위해 Azure 학습 경로에서 인공 지능 시작하기를 고려해 볼 수 있습니다.

콘텐츠

	레슨 링크	PyTorch/Keras/TensorFlow	랩
0	코스 설정	개발 환경 설정
나	AI 소개
01	AI의 도입과 역사	-	-
II	상징적 AI
02	지식 표현 및 전문가 시스템	전문가 시스템 / 온톨로지 / 컨셉 그래프
III	신경망 소개
03	퍼셉트론	공책	랩
04	다층 퍼셉트론 및 자체 프레임워크 만들기	공책	랩
05	프레임워크(PyTorch/TensorFlow) 및 과적합 소개	PyTorch / 케라스 / 텐서플로우	랩
IV	컴퓨터 비전	PyTorch/텐서플로우	Microsoft Azure의 컴퓨터 비전 살펴보기
06	컴퓨터 비전을 소개합니다. OpenCV	공책	랩
07	컨볼루셔널 신경망 및 CNN 아키텍처	PyTorch/TensorFlow	랩
08	사전 훈련된 네트워크와 전이 학습 및 훈련 트릭	PyTorch/텐서플로우	랩
09	자동 인코더 및 VAE	PyTorch/텐서플로우
10	생성적 적대 네트워크 및 예술적 스타일 전송	PyTorch/텐서플로우
11	객체 감지	텐서플로우	랩
12	의미론적 분할. 유넷	PyTorch/텐서플로우
다섯	자연어 처리	PyTorch/TensorFlow	Microsoft Azure의 자연어 처리 살펴보기
13	텍스트 표현. 활/TF-IDF	PyTorch/텐서플로우
14	의미론적 단어 임베딩. Word2Vec 및 GloVe	PyTorch/텐서플로우
15	언어 모델링. 자체 임베딩 학습	PyTorch/텐서플로우	랩
16	순환 신경망	PyTorch/텐서플로우
17	생성 순환 신경망	PyTorch/텐서플로우	랩
18	트랜스포머. BERT.	PyTorch/TensorFlow
19	명명된 엔터티 인식	텐서플로우	랩
20	대규모 언어 모델, 신속한 프로그래밍 및 몇 번의 작업만 수행	파이토치
VI	기타 AI 기술
21	유전 알고리즘	공책
22	심층 강화 학습	PyTorch/TensorFlow	랩
23	다중 에이전트 시스템
Ⅶ	AI 윤리
24	AI 윤리와 책임 있는 AI	Microsoft Learn: 책임감 있는 AI 원칙
9	엑스트라
25	다중 모드 네트워크, CLIP 및 VQGAN	공책

각 강의에는

• 사전 읽기 자료
• 프레임워크( PyTorch 또는 TensorFlow )에 특정한 실행 가능한 Jupyter Notebook입니다. 실행 가능한 노트북에는 이론적인 자료도 많이 포함되어 있으므로 주제를 이해하려면 적어도 하나의 노트북 버전(PyTorch 또는 TensorFlow)을 살펴봐야 합니다.
• 특정 주제에 대해 학습한 내용을 특정 문제에 적용해 볼 수 있는 실습 이 제공됩니다.
• 일부 섹션에는 관련 주제를 다루는 MS Learn 모듈에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

시작하기

• 개발 환경 설정에 도움이 되는 설정 강의를 만들었습니다. - 교육자를 위해 커리큘럼 설정 강의를 만들었습니다!
• VSCode 또는 Codepace에서 코드를 실행하는 방법

다음 단계를 따르세요.

저장소 포크: 이 페이지 오른쪽 상단에 있는 "포크" 버튼을 클릭하세요.

리포지토리 복제: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

나중에 쉽게 찾을 수 있도록 이 저장소에 별표(?)를 표시하는 것을 잊지 마세요.

다른 학습자 만나기

공식 AI Discord 서버에 가입하여 이 코스를 수강하는 다른 학습자를 만나고 네트워크를 형성하고 지원을 받으세요.

퀴즈

퀴즈에 대한 참고 사항 : 모든 퀴즈는 etcquiz-app의 Quiz-app 폴더에 포함되어 있으며, 퀴즈 앱을 로컬로 실행하거나 Azure에 배포할 수 있는 단원 내에서 연결됩니다. quiz-app 폴더의 지침을 따르세요. 점차 현지화되고 있습니다.

도움 구함

제안 사항이 있거나 철자 또는 코드 오류를 발견하셨나요? 문제를 제기하거나 끌어오기 요청을 생성하세요.

특별한 감사

• ✍️ 주요 저자: Dmitry Soshnikov, PhD
• 편집자: Jen Looper, PhD
• ? 스케치노트 일러스트레이터: 이무라 토모미
• ✅ 퀴즈 작성자: Lateefah Bello, MLSA
• 핵심 기여자: Evgenii Pishchik

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