- 2025년 1월부터 ~ 2025년 8월까지 진헹한 AI 수업 자료입니다.
- 수업자료는 자체제작도 있지만, 타 대학교 수업자료 고려 및 인용한 것도 있으니, 배포 금함.
- 주 메인 수업자료로는 "혼자서 공부하는 머신러닝+딥러닝" 인용한 주차로 3~9주차, 핵심 혹은 구체적으로 내용을 추가하여 진행.
- 실습코드는 해당 주 교재 내용으로 진행되며 실습 링크는 https://github.com/rickiepark/hg-mldl 여기에 확인하시면 됩니다.(실습코드만 반영)
| 주차 | 수업내용 | 수업자료 1 링크 | 수업자료 2 링크 | Code |
|---|---|---|---|---|
| 1주차 | 인공지능 OT 및 작동방식 | PPT | ||
| 2주차 | 인공지능 설계 방법 | PPT | ||
| 3주차 | KNN 알고리즘 | PPT | ||
| 4주차 | 선형회귀, 로지스틱회귀 알고리즘 | PPT | ||
| 5주차 | KNN 문제점 해결 방안 및 로지스틱회귀 실습 | PPT | ||
| 6주차 | 결정트리와 앙상블 | PPT | ||
| 7주차 | 비지도학습 K-Means Cluster and PCA | PPT | ||
| 8주차 | Deep Neural Network, CNN and Computer Vision | PPT | ||
| 9주차 | RNN | PPT | ||
| 10주차 | 강화학습 Q Value Table, Deep Q Network | PPT | ||
| 11주차 | 트랜스포머, LLM 구조 | PPT | ||
| 12주차 | Generate Image(VAE, GAN, Stable diffusion) | PPT | PPT | link |
- 2025년 4월 시험기간 때 진행한 AI 활용 수업 입니다.
- 이미지 생성하기 위한 구조, 여러 방안들을 통해 이미지 생성과 언어 생성 내용이 고려되어 있습니다.
- 사람과같이 얼굴 생성형도 고려하여 제작하기 위해 필요한 내용 포함되어 있습니다.
| 주차 | 수업내용 | 수업자료 1 링크 | 수업자료 2 링크 | Code |
|---|---|---|---|---|
| 1주차 | PPT | |||
| 2주차 | PPT | |||
| 3주차 | PPT | |||
| 4주차 | PPT | |||
| 5주차 | PPT | |||
| 6주차 | LLM 활용(2) | PPT |
- 2025년 5월부터 진행된 AI 실전입니다.
- 인공지능을 직접설계하고, 학습을 하며, 어떻게 배포할지에 관해 배울 수 있습니다.
- 9주차 이후 수업자료에서 인공지능 논문 원문을 참고하여 개념적인 부분으로 참고하여 제작되었습니다.
| 주차 | 수업내용 | 수업자료 1 링크 | 수업자료 2 링크 | Code |
|---|---|---|---|---|
| 1주차 | Tensorflow Quick Start | PPT | ||
| 2주차 | Pytorch Quick Start | |||
| 3주차 | Transfer Learning | PPT | ||
| 4주차 | Data Augmentation | PPT | ||
| 5주차 | LLM 파인튜닝 | PPT | ||
| 6주차 | Object Detection | |||
| 7주차 | Stable Diffusion 파인튜닝 | |||
| 8주차 | fast API, Gradio 라이브러리로 모델 배포 | |||
| 9주차 | LLM Quantization | |||
| 10주차 | ViT & DiT | |||
| 11주차 | MoE & K(Quick) Transformers Framework | |||
| 12주차 | Text to Video Paper review (CogVideo, FlowDirector) |