현재 학습DAY 01변수, 기본 자료형, 입력, 출력
30-DAY FOUNDATION COURSE코드를 직접 실행하며
코드를 직접 실행하며
AI의 원리까지.
Python 첫 줄부터 언어모델과 이미지 분류까지, 설치 없이 배우는 30일 실습 코스입니다.
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WEEK 010/7 · 0%
Python과 숫자 계산
짧은 프로그램을 스스로 작성하고 배열 계산을 이해합니다.
DAY 01→
변수, 기본 자료형, 입력, 출력
값을 올바른 종류로 저장하고, 사용자 입력을 계산해 읽기 좋은 문장으로 출력합니다.
DAY 02⌁
조건문
조건에 따라 서로 다른 결과를 출력합니다.
DAY 03⌁
반복문
같은 계산을 여러 번 반복하고 누적값을 구합니다.
DAY 04⌁
리스트와 딕셔너리
여러 데이터를 묶어서 저장하고 필요한 값을 찾는다.
DAY 05⌁
함수와 파일 처리
코드를 기능별로 나누고 결과를 파일에 저장한다.
DAY 06⌁
NumPy 배열
숫자 묶음을 한 번에 계산하는 방법을 익힌다.
DAY 07⌁
벡터와 행렬
인공지능 계산에 사용되는 숫자 배열의 형태를 이해한다.
WEEK 020/7 · 0%
인공지능 학습 원리
예측, 오차, 매개변수 수정의 반복 과정을 직접 구현합니다.
DAY 08⌁
입력, 예측, 정답
가장 단순한 직선 모델로 점수를 예측한다.
DAY 09⌁
오차와 손실
예측이 얼마나 틀렸는지 하나의 숫자로 계산한다.
DAY 10⌁
경사하강법
손실이 작아지는 방향으로 가중치를 자동 수정한다.
DAY 11⌁
뉴런과 활성화 함수
여러 입력을 받아 하나의 출력을 만드는 계산 단위를 구현한다.
DAY 12⌁
여러 층 신경망
뉴런을 층으로 묶어 입력을 여러 단계로 변환한다.
DAY 13⌁
PyTorch 기초
Tensor와 자동 미분으로 학습 코드를 단순화한다.
DAY 14⌁
숫자 분류 모델
작은 데이터에서 여러 종류 중 하나를 고르는 모델을 학습한다.
WEEK 030/7 · 0%
문자 생성 모델
문자를 숫자로 바꾸고 다음 문자를 예측해 문장을 생성합니다.
DAY 15⌁
텍스트를 숫자로 바꾸기
문자마다 번호를 부여하고 원문과 숫자 사이를 변환한다.
DAY 16⌁
입력과 정답 쌍 만들기
이전 문자들을 입력으로, 다음 문자를 정답으로 만드는 데이터를 구성한다.
DAY 17⌁
다음 문자 확률
입력 문자에 대해 다음 문자별 점수와 확률을 계산한다.
DAY 18⌁
임베딩
문자 번호를 학습 가능한 숫자 묶음으로 변환한다.
DAY 19⌁
문맥 사용하기
현재 문자 하나가 아니라 이전 여러 문자를 함께 이용한다.
DAY 20⌁
문장 자동 생성
예측한 문자를 다시 입력에 붙여 문자열을 연속 생성한다.
DAY 21⌁
저장, 불러오기, 평가
학습한 모델을 저장하고 같은 조건에서 다시 실행한다.
WEEK 040/9 · 0%
이미지와 최종 프로젝트
이미지가 숫자로 표현되는 방식을 이해하고 분류 모델을 완성합니다.
DAY 22⌁
이미지는 숫자 배열이다
픽셀, 해상도, 색상 채널을 배열 관점에서 확인한다.
DAY 23⌁
이미지 전처리
서로 다른 이미지를 모델이 처리하기 좋은 동일한 형태로 바꾼다.
DAY 24⌁
손글씨 숫자 분류
이미지 입력을 0부터 9까지의 숫자 중 하나로 분류한다.
DAY 25⌁
도형 데이터 직접 만들기
색상과 도형이 다른 학습 이미지를 자동 생성한다.
DAY 26⌁
색상 분류
도형 이미지의 주된 색상을 예측하는 모델을 학습한다.
DAY 27⌁
도형 종류 분류
색상과 무관하게 원, 사각형, 삼각형을 구분한다.
DAY 28⌁
간단한 실행 화면
사용자가 텍스트나 이미지를 넣고 결과를 확인하는 화면을 만든다.
DAY 29⌁
코드 정리와 재현
새 환경에서도 프로젝트를 다시 실행할 수 있도록 정리한다.
DAY 30⌁
최종 설명 문서 작성
직접 만든 모델의 전체 흐름과 한계를 자신의 말로 설명한다.
학습 기록을 불러오는 중…