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초보자를 위한 인공지능 - 커리큘럼

AI 초보자를 위한 커리큘럼 - @girlie_mac 제공 스케치노트

12주, 24개의 레슨으로 구성된 인공지능(AI) 세계를 탐험하세요! 이 커리큘럼에는 실습 강의, 퀴즈, 랩이 포함되어 있습니다. 초보자 친화적이며 TensorFlow와 PyTorch 같은 도구와 AI 윤리에 대해 다룹니다.

🌐 다중 언어 지원

GitHub Action을 통한 지원 (자동화 및 항상 최신 유지)

Arabic | 벵골어 | 불가리아어 | 버마어 (미얀마) | 중국어 (간체) | 중국어 (번체, 홍콩) | 중국어 (번체, 마카오) | 중국어 (번체, 대만) | 크로아티아어 | 체코어 | 덴마크어 | 네덜란드어 | 에스토니아어 | 핀란드어 | 프랑스어 | 독일어 | 그리스어 | 히브리어 | 힌디어 | 헝가리어 | 인도네시아어 | 이탈리아어 | 일본어 | 칸나다어 | 한국어 | 리투아니아어 | 말레이어 | 말라얄람어 | 마라티어 | 네팔어 | 나이지리아 피진어 | 노르웨이어 | 페르시아어 (파르시) | 폴란드어 | 포르투갈어 (브라질) | 포르투갈어 (포르투갈) | 펀자브어 (구르무키) | 루마니아어 | 러시아어 | 세르비아어 (키릴 문자) | 슬로바키아어 | 슬로베니아어 | 스페인어 | 스와힐리어 | 스웨덴어 | 따갈로그어 (필리핀어) | 타밀어 | 텔루구어 | 태국어 | 터키어 | 우크라이나어 | 우르두어 | 베트남어

로컬 클론을 선호하시나요?

이 저장소에는 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"

이 방법으로 훨씬 빠른 다운로드로 코스 완료에 필요한 모든 것을 얻을 수 있습니다.

추가 언어 지원을 원하시면 여기에서 지원되는 언어 목록을 확인하세요.

커뮤니티에 참여하세요

배우게 될 내용

코스 마인드맵

이 커리큘럼에서 배우게 될 내용:

• "고전적인" 지식 표현 및 추론(GOFAI)을 포함한 다양한 인공지능 접근 방식.
• 현대 AI의 핵심인 신경망과 딥러닝. 이 중요한 개념들을 두 가지 인기 프레임워크인 TensorFlow와 PyTorch로 코드 예시를 통해 설명합니다.
• 이미지 및 텍스트 작업을 위한 신경 아키텍처. 최신 모델을 다루지만 최신 연구 동향은 일부 부족할 수 있습니다.
• 덜 알려진 AI 접근 방식인 유전 알고리즘과 멀티 에이전트 시스템.

이 커리큘럼에서 다루지 않는 내용:

이 코스에 대한 추가 자료는 Microsoft Learn 컬렉션에서 모두 확인하세요

• 비즈니스에서의 AI 활용 사례. Microsoft Learn의 비즈니스 사용자를 위한 AI 입문 학습 경로나 INSEAD와 협력하여 개발한 AI 비즈니스 스쿨를 추천합니다.
• 잘 설명된 고전 머신러닝은 초보자를 위한 머신러닝 커리큘럼에서 확인하세요.
• **Cognitive Services**를 활용한 실용적인 AI 응용. 이를 위해 Microsoft Learn 모듈에서 비전, 자연어 처리, Azure OpenAI 서비스와 생성 AI 등을 시작해 보세요.
• Azure Machine Learning, Microsoft Fabric, Azure Databricks 등 특정 머신러닝 클라우드 프레임워크. Azure Machine Learning으로 머신러닝 솔루션 구축 및 운영과 Azure Databricks로 머신러닝 솔루션 구축 및 운영 학습 경로를 추천합니다.
• 대화형 AI와 챗봇. 별도의 대화형 AI 솔루션 만들기 학습 경로가 있으며, 이 블로그 글도 참고하세요.
• 딥러닝의 심도 있는 수학적 이론. 이 주제는 Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville의 Deep Learning을 추천하며, 온라인으로도 https://www.deeplearningbook.org/에서 볼 수 있습니다.

_클라우드에서의 AI_에 대한 부드러운 입문을 원한다면 Azure에서 인공지능 시작하기 학습 경로를 고려해 보세요.

목차

	수업 링크	PyTorch/Keras/TensorFlow	실습
0	코스 세팅	개발 환경 설정하기
I	AI 소개
01	AI 소개 및 역사	-	-
II	상징적 인공지능
02	지식 표현 및 전문가 시스템	전문가 시스템 / 온톨로지 /개념 그래프
III	신경망 소개
03	퍼셉트론	노트북	실습
04	다층 퍼셉트론과 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 네트워크와 전이 학습 및 학습 요령	PyTorch / TensorFlow	실습
09	오토인코더 및 VAE	PyTorch / TensorFlow
10	생성적 적대 신경망 및 예술 스타일 전이	PyTorch / TensorFlow
11	객체 탐지	TensorFlow	실습
12	의미론적 분할. U-Net	PyTorch / TensorFlow
V	자연어 처리	PyTorch /TensorFlow	Microsoft Azure에서 자연어 처리 탐색하기
13	텍스트 표현. Bow/TF-IDF	PyTorch / TensorFlow
14	의미론적 단어 임베딩. Word2Vec 및 GloVe	PyTorch / TensorFlow
15	언어 모델링. 나만의 임베딩 학습하기	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	대형 언어 모델, 프롬프트 프로그래밍 및 소수 샷 작업	PyTorch
VI	기타 AI 기법
21	유전 알고리즘	노트북
22	심층 강화 학습	PyTorch /TensorFlow	실습
23	다중 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 강의에는

• 사전 학습 자료
• 프레임워크(PyTorch 또는 TensorFlow)에 특화된 실행 가능한 Jupyter 노트북. 실행 가능한 노트북에는 많은 이론적 내용도 포함되어 있어 주제를 이해하려면 적어도 한 버전의 노트북(PyTorch 또는 TensorFlow 중 하나)을 꼭 살펴봐야 합니다.
• 일부 주제에 대해 제공되는 랩으로, 학습한 내용을 특정 문제에 적용해 볼 수 있는 기회를 제공합니다.
• 관련 주제를 다루는 MS Learn 모듈로 연결되는 링크가 포함된 섹션도 있습니다.

시작하기

🎯 AI가 처음인가요? 여기서 시작하세요!

AI가 완전히 처음이고 빠르고 실습 위주의 예제를 원한다면, 초보자 친화적 예제를 확인해 보세요! 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 🌟 Hello AI World - 당신의 첫 AI 프로그램(패턴 인식)
• 🧠 간단한 신경망 - 신경망을 처음부터 만들어 보기
• 🖼️ 이미지 분류기 - 자세한 주석과 함께 이미지 분류
• 💬 텍스트 감성 분석 - 긍정/부정 텍스트 분석

이 예제들은 전체 커리큘럼에 들어가기 전에 AI 개념을 이해하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.

📚 전체 커리큘럼 설정

• 개발 환경 설정을 돕기 위해 설정 강의를 만들었습니다.
• 교육자를 위해서는 커리큘럼 설정 강의도 준비되어 있습니다!
• VSCode 또는 Codespace에서 코드를 실행하는 방법

다음 단계를 따라 주세요:

저장소 포크하기: 이 페이지 우측 상단의 "Fork" 버튼을 클릭하세요.

저장소 클론하기: git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git

나중에 더 쉽게 찾으려면 이 저장소에 별(🌟)을 꼭 눌러주세요.

학습자 모임

이 과정을 수강하는 다른 학습자들과 만나고 네트워킹하며 지원을 받을 수 있는 공식 AI Discord 서버에 참여하세요.

제품 피드백이나 질문이 있으면 Azure AI Foundry 개발자 포럼을 방문해 주세요.

퀴즈

퀴즈에 관한 주의 사항: 모든 퀴즈는 etc\quiz-app 폴더 내 Quiz-app 폴더에 들어 있으며, 온라인에서도 이용 가능합니다. 각 강의 내에서 연결되어 있고, 퀴즈 앱은 로컬에서 실행하거나 Azure에 배포할 수 있습니다. quiz-app 폴더 내 지침을 따르세요. 점차적으로 현지화 작업이 진행 중입니다.

도움이 필요합니다

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

특별 감사

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

다른 커리큘럼

우리 팀에서 다른 커리큘럼도 제작합니다! 확인해 보세요:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

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생성형 AI 시리즈

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핵심 학습

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코파일럿 시리즈

도움 받기

AI 앱 개발 중에 막히거나 질문이 있으면 MCP에 대해 학습하는 동료 학습자와 경험 많은 개발자들이 모여 있는 토론에 참여하세요. 질문이 언제든 환영받고 지식을 자유롭게 공유하는 따뜻한 커뮤니티입니다.

제품 피드백이나 오류가 있으면 다음을 방문하세요:

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면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있음을 양지해 주시기 바랍니다. 원문 문서가 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보에 대해서는 전문가의 인간 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.