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초보자를 위한 인공지능 - 커리큘럼

초보자를 위한 AI - @girlie_mac 스케치노트

12주, 24강의 커리큘럼으로 인공지능(AI)의 세계를 탐험하세요! 실용적 강의, 퀴즈, 실습이 포함되어 있습니다. 이 커리큘럼은 초보자에게 친숙하며 TensorFlow, PyTorch 같은 도구와 AI 윤리를 다룹니다.

🌐 다국어 지원

GitHub Action을 통해 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지)

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이 리포지토리는 50개 이상의 언어 번역본이 포함되어 있어 다운로드 크기가 크게 증가합니다. 번역 없이 클론하려면 sparse checkout을 사용하세요:

Bash / macOS / Linux:

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
cd AI-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD (Windows):

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
cd AI-For-Beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

이렇게 하면 더 빠른 다운로드로 이 과정을 완료하는 데 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다.

추가 번역 언어 지원을 원하시면 여기를 참고하세요

커뮤니티에 참여하세요

배우게 될 내용

코스 마인드맵

이 커리큘럼에서 배우게 될 내용:

• "고전적" 기호적 접근 방식과 지식 표현 및 추론을 포함한 다양한 인공지능 접근법 (GOFAI).
• 현대 AI의 핵심인 신경망과 딥러닝. 이 중요한 주제를 이해하기 위해, 가장 인기 있는 두 프레임워크 - TensorFlow 와 PyTorch 의 코드로 개념을 설명합니다.
• 이미지 및 텍스트 작업용 신경 구조들. 최신 모델들을 다루지만 최첨단 모델까지는 다소 부족할 수 있습니다.
• 상대적으로 덜 알려진 AI 접근법, 예를 들어 유전 알고리즘과 다중 에이전트 시스템.

이 커리큘럼에서 다루지 않는 내용:

Microsoft Learn 컬렉션에서 이 코스의 모든 추가 자료를 찾으세요

• 비즈니스에서의 AI 활용 사례. Microsoft Learn의 기업 사용자를 위한 AI 입문 학습 경로 또는 AI 비즈니스 스쿨을 INSEAD와 협력하여 개발한 과정을 고려하세요.
• 우리 초보자를 위한 머신러닝 커리큘럼에 잘 설명된 고전적 머신러닝.
• Cognitive Services로 구축된 실용 AI 애플리케이션. 이를 위해 Microsoft Learn의 비전, 자연어 처리, Azure OpenAI 서비스로 생성 AI 등 모듈부터 시작하기를 권장합니다.
• Azure Machine Learning, Microsoft Fabric 또는 Azure Databricks 같은 특정 ML 클라우드 프레임워크. Azure Machine Learning으로 머신러닝 솔루션 구축 및 운영과 Azure Databricks로 머신러닝 솔루션 구축 및 운영 학습 경로를 고려하세요.
• 대화형 AI와 챗봇. 별도로 대화형 AI 솔루션 만들기 학습 경로가 있으며, 자세한 내용은 이 블로그 포스트를 참조하세요.
• 딥러닝 뒤의 심도 있는 수학. 이를 위해 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville의 Deep Learning을 추천하며, 온라인 https://www.deeplearningbook.org/에서 이용 가능합니다.

클라우드에서 AI 주제에 부드럽게 입문하려면 Azure에서 인공지능 시작하기 학습 경로를 고려해 보세요.

콘텐츠

	강의 링크	PyTorch/Keras/TensorFlow	실습
0	코스 설정	개발 환경 설정하기
I	AI 소개
01	AI 소개 및 역사	-	-
II	기호적 AI
02	지식 표현 및 전문가 시스템	전문가 시스템 / 온톨로지 / 개념 그래프
III	신경망 입문
03	퍼셉트론	노트북	실습
04	다층 퍼셉트론 및 자체 프레임워크 만들기	노트북	실습
05	프레임워크 소개(PyTorch/TensorFlow) 및 과적합	PyTorch / Keras / TensorFlow	실습
IV	컴퓨터 비전	PyTorch / TensorFlow	Microsoft Azure에서 컴퓨터 비전 탐색하기
06	컴퓨터 비전 소개. OpenCV	노트북	실습
07	합성곱 신경망 & CNN 아키텍처	PyTorch / TensorFlow	실습
08	사전 학습된 네트워크 및 전이 학습 및 학습 팁	PyTorch / TensorFlow	실습
09	오토인코더 및 VAE	PyTorch / TensorFlow
10	생성적 적대 신경망 및 예술적 스타일 변환	PyTorch / TensorFlow
11	객체 검출	TensorFlow	실습
12	의미론적 분할. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	자연어 처리	PyTorch / TensorFlow	Microsoft Azure에서 자연어 처리 탐색하기
13	텍스트 표현. Bag of Words/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	의미론적 단어 임베딩. Word2Vec 및 GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	언어 모델링. 자체 임베딩 학습	PyTorch / TensorFlow	실습
16	순환 신경망	PyTorch / TensorFlow
17	생성 순환 신경망	PyTorch / TensorFlow	실습
18	트랜스포머. BERT.	PyTorch / TensorFlow
19	개체명 인식	TensorFlow	실습
20	대규모 언어 모델, 프롬프트 프로그래밍 및 few-shot 과제	PyTorch
VI	기타 AI 기술
21	유전 알고리즘	노트북
22	딥 강화 학습	PyTorch / TensorFlow	실습
23	멀티 에이전트 시스템
VII	AI 윤리
24	AI 윤리 및 책임 있는 AI	Microsoft Learn: 책임 있는 AI 원칙
IX	추가 자료
25	멀티모달 네트워크, CLIP 및 VQGAN	노트북

각 강의는 포함합니다

• 사전 학습 자료
• 프레임워크(PyTorch 또는 TensorFlow)에 특화된 실행 가능한 Jupyter 노트북. 실행 가능한 노트북에는 많은 이론적 자료도 포함되어 있어, 주제를 이해하려면 노트북 버전 중 최소 하나(PyTorch 또는 TensorFlow)를 반드시 살펴봐야 합니다.
• 일부 주제에는 랩(Labs) 이 제공되어 배운 내용을 특정 문제에 적용해 볼 기회를 제공합니다.
• 일부 섹션에는 관련 주제를 다루는 MS Learn 모듈에 대한 링크가 포함되어 있습니다.

시작하기

🎯 AI 초보자라면 여기서 시작하세요!

AI가 완전히 처음이고 빠르고 실습 위주의 예제를 보고 싶다면, 초보자 친화적 예제를 확인하세요! 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 🌟 Hello AI World - 첫 AI 프로그램 (패턴 인식)
• 🧠 간단한 신경망 - 신경망을 처음부터 구축하기
• 🖼️ 이미지 분류기 - 상세 주석이 달린 이미지 분류
• 💬 텍스트 감정분석 - 긍정/부정 텍스트 분석

이 예제들은 전체 커리큘럼에 들어가기 전에 AI 개념을 이해하는 데 도움을 주도록 설계되었습니다.

📚 전체 커리큘럼 설정

• 개발 환경 설정을 돕기 위해 설정 수업을 만들었습니다.
• 교육자를 위해 커리큘럼 설정 수업도 준비했습니다!
• VSCode 또는 Codespace에서 코드 실행 방법

다음 단계를 따르세요:

리포지토리 포크: 이 페이지 오른쪽 상단의 "Fork" 버튼을 클릭하세요.

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

나중에 더 쉽게 찾을 수 있도록 이 저장소에 별(🌟) 표시하는 것을 잊지 마세요.

다른 학습자 만나기

이 과정에 참여하는 다른 학습자와 네트워킹하고 지원받으려면 공식 AI Discord 서버에 참여하세요.

제품 피드백이나 질문이 있으면 Azure AI Foundry 개발자 포럼을 방문하세요.

퀴즈

퀴즈에 관한 참고 사항: 모든 퀴즈는 etc\quiz-app 폴더 내의 Quiz-app 폴더에 포함되어 있거나 온라인에서 여기에서 이용할 수 있습니다. 퀴즈는 각 수업에서 연결되어 있으며, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 quiz-app 폴더 내 지침을 따르세요. 현재 점진적으로 현지화 중입니다.

도움이 필요합니다

제안 사항이 있거나 철자나 코드 오류를 발견했다면 이슈를 제기하거나 풀 리퀘스트를 만들어 주세요.

특별 감사

• ✍️ 주 저자: Dmitry Soshnikov, PhD
• 🔥 편집자: Jen Looper, PhD
• 🎨 스케치노트 일러스트레이터: Tomomi Imura
• ✅ 퀴즈 제작자: Lateefah Bello, MLSA
• 🙏 핵심 기여자: Evgenii Pishchik

기타 커리큘럼

우리 팀은 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해 보세요:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

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생성 AI 시리즈

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핵심 학습

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코파일럿 시리즈

도움 받기

AI 앱 개발 중에 막히거나 질문이 있으면 MCP에 관한 토론에 참여하세요. 질문이 환영받고 지식이 자유롭게 공유되는 지원적인 커뮤니티입니다.

제품 피드백이나 개발 중 오류가 있으면 다음을 방문하세요:

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