인공지능 기초(AI Fundamentals): 인공지능을 이해하기 위한 수학적·프로그래밍 학습 자료

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인공지능 기초(AI Fundamentals): 인공지능을 이해하기 위한 수학적·프로그래밍 학습 자료
인공지능 기초(AI Fundamentals): 인공지능을 이해하기 위한 수학적·프로그래밍 학습 자료1752×1440 136 KB

AI Fundamentals 소개

‘AI Fundamentals’는 조지아 공과대학교의 Dr. Francesco Fedele와 Kenneth (Alex) Jenkins에 의해 작성된 AI 교육 시리즈입니다. 이 교재는 AI의 핵심 개념과 실습 기술을 수학적 모델, 공식, 그리고 실제 사례를 통해 다루며, 각 모듈마다 코딩 연습을 포함하여 학습자가 직접 지능형 시스템을 구축할 수 있도록 안내합니다.

일반적인 AI 교육 자료들은 주로 특정 프레임워크나 라이브러리의 사용법에 초점을 맞추는 반면, ‘AI Fundamentals’는 AI의 수학적 기초와 알고리즘의 동작 원리를 깊이 있게 탐구합니다. 이를 통해 학습자는 단순한 도구 사용을 넘어, AI 시스템의 근본적인 작동 방식을 이해하고 새로운 알고리즘을 설계할 수 있는 능력을 기를 수 있습니다.

주요 특징

  • 포괄적인 모듈 구성: 퍼셉트론(Perceptron), 홉필드 네트워크(Hopfield Network), 볼츠만 머신(Boltzmann Machine), CNN 오토인코더(Autoencoder), 트랜스포머(Transformer) 등 다양한 주제를 다루며, 각 모듈은 이론과 실습을 결합하여 학습 효과를 높입니다.

  • 실습 중심의 학습: 각 모듈마다 코딩 연습이 포함되어 있어, 학습자가 직접 코드를 작성하고 실행해보며 개념을 체득할 수 있습니다.

  • 오픈 소스 라이선스: 교재의 문서는 GFDL 1.3, 코드는 GPLv3 라이선스로 제공되어, 누구나 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다.

강의 목차

다음은 전체 강의 내용 및 과제와 실행 가능한 코드(Colab) 목록입니다. AI 기초에 대한 탄탄한 기반을 쌓기 위해 순서대로 모듈을 읽을 것을 권장합니다:

모듈(Module) 과제(Homework) 코드(Code)
0. 서문, 소개 및 윤리(Preface, About, & Ethics)
1. 아이징 모델(Ising Model) 과제 1(HW1)
2. 선형 퍼셉트론(Linear Perceptron) 과제 2(HW2)
3. 심층 퍼셉트론(Deep Perceptron) 과제 3(HW3)
4. 홉필드 네트워크(Hopfield Network) 과제 4(HW4)
5. 볼츠만 머신(Boltzmann Machine) 과제 5(HW5)
6. 정규화 흐름(Normalizing Flow)
7. CNN 오토인코더(CNN Autoencoders)
8. 트랜스포머(Transformers, LLMs)
9. 양방향 CNN 인코더-디코더(Bidirectional CNN Encoder-Decoder)
10. CUDA 선택 과제(Optional Unit)

라이선스

AI Fundamentals 프로젝트는 문서는 GNU 자유 문서 라이선스 1.3(GFDL 1.3; GNU Free Documentation License), 코드는 GNU 일반 공중 사용 허가서 v3.0(GPLv3; GNU General Public License)로 공개 및 배포되고 있습니다. 상세한 내용은 각 라이선스 원본을 참고하세요.

다음은 AI Fundamentals에서 소개하고 있는 라이선스 요약(TL;DR)입니다:

  • :money_mouth_face: 이 교재나 코드를 유료로 구매했다면 즉시 환불을 요청하십시오 — 이 자료는 무료입니다.
  • :white_check_mark: 콘텐츠와 코드를 복사, 수정, 배포할 수 있습니다.
  • :prohibited: 문서에 대해서는 GFDL 1.3, 코드에 대해서는 GPLv3 이상의 라이선스 조건을 초과하는 제한을 가할 수 없습니다.
  • :pirate_flag: 본 자료의 작성자는 법적 책임을 지지 않으며, 보증도 제공되지 않습니다.
  • :scroll: 모든 복사본에는 적절한 저작자 표기와 라이선스 고지를 포함해야 하며, 코드의 파생 저작물은 동일한 라이선스로 배포해야 합니다.
  • :man_judge: 자세한 사항은 라이선스 파일을 참조하십시오.

:github: AI Fundamentals GitHub 저장소



이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있습니다. 관심있는 내용이시라면 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. :hugs:

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