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이제 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, AI 모델의 원리를 이해하고 비즈니스 문제에 맞는 최적의 도구를 선택하며, AI가 최고의 결과물을 만들도록 '지시'하고 '설계'하는 능력이 핵심 경쟁력이 되었습니다.
이 강의는 복잡한 수학 이론 대신, AWS라는 강력한 클라우드 플랫폼 위에서 실제 AI 서비스를 직접 구축하고 운영하는 실전 경험에 집중합니다. 여러분은 AI 시대의 단순한 코드 사용자가 아닌, AI 기술을 자유자재로 지휘하는 'AI 아키텍트'이자 '전략가'로 거듭나게 될 것입니다.

💡 완전 초보자도 괜찮습니다! 이 강의는 AI에 대한 사전 지식이 없는 입문자를 위해 설계되었습니다. AI의 기본 개념부터 시작하여 머신러닝, 딥러닝, 그리고 가장 핫한 생성형 AI까지, 전체 AI 생태계를 아우르는 폭넓은 시야를 제공합니다.
AI의 기초부터 고급 활용까지, 체계적인 커리큘럼을 통해 AI 전문가로 성장합니다.
💡 Tip: 모든 섹션은 이론 강의와 함께 AWS를 활용한 실습 데모가 포함되어 있어, 배운 내용을 즉시 적용하고 경험할 수 있습니다.

인공지능의 정의, 역사, 산업별 영향력과 함께 AI 모델의 전체 수명 주기를 학습합니다. AWS 클라우드 기초 실습도 진행합니다.

지도/비지도/강화 학습 등 ML의 핵심 원리와 데이터 전처리, 모델 평가 기법을 배웁니다. AWS Forecast와 Comprehend로 실습합니다.

LLM, 파운데이션 모델 등 GenAI의 핵심 알고리즘을 이해하고, 효과적인 결과물을 얻기 위한 프롬프트 엔지니어링을 실습합니다.

지금까지 배운 모든 기술을 총동원하여 '생성형 AI 웹앱'과 '지능형 AI 챗봇'을 처음부터 끝까지 직접 개발합니다.
1_01_강의_소개
02
2_01_AI 소개, AI의 진화와 비즈니스 활용 이점
03
2_02_AI 생태계(Ecosystem)
04
2_03_AI의 실제 활용 사례
05
2_04_AI의 라이프사이클(Lifecycle)
06
2_05_AWS 클라우드 기초(입문자용)_선택 사항
07
2_06_다양한_AWS_인공지능(AI)_서비스_소개
08
2_07_Amazon Rekognition 시작하기 및 다양한 활용 사례
09
2_08_데모_Amazon_Rekognition_라벨_감지_및_안면_분석
10
3_01_머신러닝과 학습 유형 이해하기
11
3_02_데이터 전처리 기법, 모델 평가 및 검증
12
3_03_머신러닝(ML)의 실제 활용 사례
13
3_04_Amazon Forecast 시작하기 및 다양한 활용 사례
14
3_05_데모_Amazon Forecast를_활용한_시계열_예측
15
4_01_딥러닝과 인공신경망 시작하기
16
4_02_딥러닝(DL)의 실제 활용 사례
17
4_03_Amazon Comprehend 서비스 이해와 다양한 활용 사례
18
4_04_데모_Amazon_Comprehend를_이용한_감정_분석
19
5_01_GenAI(생성형 AI)와 그 장점 이해하기
20
5_02_핵심 생성형 AI 알고리즘, 모델 및 워크플로우
21
5_03_응용 분야와 미래 동향
22
5_04_생성형 AI 도구 모음
23
5_05_Amazon Bedrock 서비스, 워크플로우 및 활용 사례 이해하기
24
5_06_데모_Amazon_Bedrock_텍스트_생성,_챗봇,_이미지_생성
25
6_01_프롬프트 엔지니어링 이해하기
26
6_02_데모_ChatGPT를_이용한_프롬프트_엔지니어링
27
6_03_데모_Firebase Studio로 구축된 프로젝트
28
7_01_위험, 윤리적 고려사항 및 AI(인공지능) 모범 사례
29
8_01_캡스톤 프로젝트
30
9_01_마치며
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