Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence (Korean)

Overview

이 과정에서는 기계 학습(ML) 및 인공 지능의 기초에 대해 배웁니다. AI, ML, 딥 러닝 그리고 새로운 생성형 인공 지능(생성형 AI) 분야 간의 연관성을 살펴봅니다. 기본적인 AI 용어를 확실하게 이해하고, 이러한 개념을 심층적으로 탐구할 수 있는 토대를 마련합니다. 또한 AI 및 ML 기능을 사용하는 여러 Amazon Web Services(AWS) 서비스에 대해서도 배웁니다. 이러한 도구를 사용하여 다양한 산업 전반의 실제 문제를 해결하고 혁신을 주도하는 방법에 대한 실질적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

과정 수준: 기초
소요 시간: 1시간

활동

이 과정에는 대화형 요소, 비디오, 텍스트 지침, 예시 그래픽이 포함되어 있습니다.

과정 목표

이 과정에서 학습할 내용은 다음과 같습니다.

AI, ML, 딥 러닝, 생성형 AI 간의 유사점과 차이점을 알아봅니다.
기본적인 AI 및 ML 용어와 개념을 정의합니다.
AI 모델을 훈련하는 데 사용되는 다양한 유형의 데이터를 설명합니다.
지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습(RL)을 정의합니다.
신경망을 정의합니다.
기본적인 생성형 AI 용어와 개념을 정의합니다.
파운데이션 모델(FM) 수명 주기를 설명합니다.
FM의 세 가지 주요 유형인 대규모 언어 모델, 확산 모델 및 다중 모달 모델을 정의합니다.
AWS 서비스의 기능과 AI 솔루션에 AWS 서비스를 사용할 때 얻게 되는 이점을 알아봅니다.

수강 대상

이 과정의 수강 대상은 다음과 같습니다.

특정 직무와 무관하게 기계 학습 및 인공 지능에 관심이 있는 개인
AWS Certified AI Practitioner 자격증 시험에 응시하려는 개인

사전 조건

이 과정을 수강하기 전에 다음 요건을 갖추는 것을 권장합니다.

AWS 서비스에 대한 기본 지식
AI 및 ML 개념에 대한 기본 지식

과정 개요

섹션 1: 소개

본 과정 사용 방법
소개
- 소개 비디오
- AI, ML, 딥 러닝 및 생성형 AI 소개

섹션 2: 인공 지능 기본 사항

기계 학습 기본 사항
- 훈련 데이터
- 기계 학습 프로세스
- 추론
딥 러닝 기본 사항
- 신경망
생성형 AI 기본 사항
- 파운데이션 모델
  - 대규모 언어 모델
  - 확산 모델
  - 다중 모달 모델
  - 기타 생성형 모델
- 모델 출력 최적화
  - 프롬프트 엔지니어링
  - 미세 조정
  - 검색 증강 생성
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