고려사이버대학교 인공지능 과정 강의 노트

이 문서는 고려사이버대학교의 인공지능 기초, 자연어처리(BERT), 그리고 거대언어모델(LLM)에 관한 강의 노트를 정리한 공간입니다.

학습목표

• 인공지능의 기초 원리를 파악하고 딥러닝과 머신러닝의 차이를 이해한다.
• 자연어처리(NLP)의 발전 과정과 BERT 모델의 핵심 구조를 학습한다.
• 최신 거대언어모델(LLM)의 트렌드와 활용 방법을 습득한다.

강의 목록

1. 인공지능 기초 (01.ai)

• 1.1 1주차: 인공지능의 이해
• 1.2 2주차: 머신러닝 1
• 1.3 3주차: 머신러닝 2
• 1.4 4주차: 머신러닝 3
• 1.5 5주차: 데이터 전처리
• 1.6 7주차: 선형 회귀 분석
• 1.7 9주차: 지도 학습 분류
• 1.8 11주차: 딥러닝
• 1.9 12주차: 이미지와 음성 패턴 인식
• 1.10 13주차: 텍스트 데이터 분석

2. 자연어처리 (02.bert)

• 2.1 1주차: 자연어 처리 소개
• 2.2 2주차: 텍스트 전처리와 언어 모델
• 2.3 3주차: 단어 임베딩과 문서 분류

3. 거대언어모델 (03.llm)

• 관련 강의가 곧 업데이트 될 예정입니다.