인공지능기초3 [AI 기초 수업] 인공지능은 어떻게 똑똑해질까? 3가지 핵심 학습법 완벽 이해하기, 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습 [AI 기초 수업] 인공지능은 어떻게 똑똑해질까? 3가지 핵심 학습법 완벽 이해하기 · 수업 목차도입: 기계에게 '공부'란 무엇일까?1교시. 지도 학습 (Supervised Learning): 친절한 선생님과 정답지가 있는 교실2교시. 비지도 학습 (Unsupervised Learning): 정답 없이 스스로 규칙을 깨우치는 탐험가3교시. 강화 학습 (Reinforcement Learning): 당근과 채찍으로 성장하는 실전 훈련마무리: 3가지 학습법의 완벽한 조화 여러분, 환영합니다! 오늘 우리는 단순히 "인공지능이 무엇이다"라는 백과사전식 정보를 외우는 것이 아니라, "깡통 같은 컴퓨터가 도대체 어떻게 인간처럼 똑똑하게 생각하는 능력을 갖추게 되는가?"라는 근본적인 원리를 함께 공부해보려고 합니다. .. 2026. 6. 18. 인공지능 연산의 핵심 엔진: 파이썬의 속도 한계를 부수다, 딥러닝 수학의 마법, AI 생태계의 절대적 뼈대 인공지능 연산의 핵심 엔진: 파이썬 넘파이(NumPy) 완벽 가이드 · 목차서론1. 파이썬의 속도 한계를 부수다: Ndarray와 벡터화(Vectorization) 연산의 혁명2. 딥러닝 수학의 마법: 행렬 내적(Dot Product)과 브로드캐스팅(Broadcasting)3. AI 생태계의 절대적 뼈대: 판다스부터 파이토치(PyTorch)까지의 완벽한 융합결론 인공지능(AI)과 데이터 과학 분야에서 파이썬(Python)은 의심할 여지 없는 절대적인 세계 공용어입니다. 배우기 쉽고 직관적인 문법 덕분에 수많은 개발자와 연구자들이 파이썬 생태계로 몰려들었지만, 순수한 파이썬 언어 자체에는 한 가지 치명적인 아킬레스건이 존재했습니다. 바로 수백만 개의 데이터를 처리하기에는 연산 속도가 절망적일 만큼 느리다는.. 2026. 6. 15. AI의 데이터 분류 마법: 비지도 학습과 군집화, K-means 알고리즘의 작동 원리, 우리 일상 속의 K-means AI의 데이터 분류 마법: K-means 알고리즘의 원리와 비지도 학습의 세계 · 목차서론1. 정답이 없는 데이터의 나침반: 비지도 학습(Unsupervised Learning)과 군집화2. K-means 알고리즘의 작동 원리: 중심점(Centroid)과 거리 계산의 수학적 마법3. 우리 일상 속의 K-means: 고객 세분화부터 이미지 압축까지의 실전 활용결론 인공지능(AI)이 데이터를 학습한다고 할 때, 우리는 흔히 수많은 고양이와 강아지 사진에 정답(라벨)을 달아주고 기계가 이를 암기하여 분류하는 방식을 떠올립니다. 하지만 현실 세계에 존재하는 방대한 데이터의 90% 이상은 이름표가 붙어 있지 않은 '날것(Raw)' 그대로의 상태입니다. 수백만 건의 고객 신용카드 결제 내역, 우주에서 수집된 정체불.. 2026. 6. 9. 이전 1 다음
