파이썬 AI 로드맵은 인공지능(AI)과 딥러닝 기술이 현대 비즈니스와 기술 발전에서 필수적인 요소로 자리 잡으면서, 이러한 기술을 깊이 있게 이해하고 실무에 효과적으로 적용할 수 있는 인재를 양성하기 위해 기획되었습니다. 특히, 파이썬은 데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝 등에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어로, AI 분야에서 기본이자 필수 도구로 인정받고 있습니다. 이 로드맵은 기초부터 고급 실무까지 단계별로 파이썬을 활용한 AI와 딥러닝 기술을 습득할 수 있도록 설계되었습니다.

디지털 전환이 가속화되고, AI 기술이 비즈니스의 핵심 경쟁력으로 부상하는 상황에서 이 로드맵은 AI의 기본 개념을 익히고 실무에 적용하는 데 필요한 기술을 종합적으로 제공합니다. 학습자는 디지털 리터러시와 기초 수학부터 시작해 파이썬을 사용한 머신러닝과 딥러닝을 익히며, 이를 실제 프로젝트에 적용할 수 있는 실무 능력을 배양하게 됩니다.

또한, 이 로드맵은 단순히 기술을 배우는 것을 넘어, AI를 활용한 혁신과 비즈니스 성과 극대화를 목표로 하는 리더십 역량을 강화하는 데 중점을 둡니다. AI 기술을 통해 조직의 경쟁력을 강화하고, 변화하는 시장 환경에서 주도적인 역할을 할 수 있도록 돕는 것이 이 로드맵의 궁극적인 목표입니다.

이 로드맵은 AI와 딥러닝 기술을 실무에 적용하고자 하는 초급자부터 전문가까지 모두에게 필요한 학습 과정을 제공하여, 빠르게 변화하는 디지털 시대에서 경쟁력을 확보하고자 하는 이들에게 최적화된 학습 경로를 제시합니다.

이 로드맵은 AI와 딥러닝의 기초부터 고급 실무 기술까지 필요한 모든 스킬을 단계적으로 습득할 수 있도록 설계되었습니다

• 1) 디지털 리터러시 및 AI 기초 이해

디지털 환경과 AI의 기본 개념을 이해하여, 머신러닝과 딥러닝에 대한 기본 소양을 다지게 됩니다. 이 과정은 AI와 데이터 분석에 대한 이해를 바탕으로, 실무에서 이를 효과적으로 활용할 수 있는 기초 역량을 배양하는 데 중점을 둡니다.

• 2) 딥러닝을 위한 기초 수학 학습

딥러닝의 핵심 원리를 이해하기 위해 필요한 기초 수학을 학습합니다. 이 과정에서는 딥러닝 알고리즘을 이해하고, 실무에 적용할 수 있는 수학적 개념을 습득하여, 복잡한 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르게 됩니다.

• 3) 파이썬을 활용한 머신러닝과 딥러닝 입문

파이썬을 사용하여 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념을 학습하고, 이를 실무에서 사용할 수 있는 기술로 확장합니다. 이 과정에서는 파이썬 라이브러리를 활용하여 데이터 분석과 모델 구축을 실습하며, 실무에서 즉시 활용 가능한 역량을 배양합니다.

• 4) 딥러닝 실무 프로젝트 및 고급 응용

딥러닝 실무에서 사용하는 다양한 알고리즘(DNN, CNN, RNN)을 학습하고, 실제 프로젝트를 통해 이론을 실습에 적용합니다. 이 과정을 통해 학습자는 딥러닝 모델을 설계하고 최적화하는 능력을 키우게 됩니다.

• 5) 생성형 AI와 Langchain을 활용한 고급 기술 습득

생성형 AI와 Langchain 같은 최신 기술을 활용하여, AI 챗봇 개발 및 실전 가이드를 학습합니다. 이를 통해 AI를 사용한 실질적인 응용 기술을 익히고, 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 역량을 강화합니다.

• • – 인공지능 시대에 꼭 필요한 체계적인 AI활용 지식을 얻고 싶으신 분
  • – 딥러닝의 수학적 기초를 다지고, 이를 실무에 적용하고 싶은 분
  • – 인공지능을 단순히 신기한 장난감이 아닌 실제로 생산적인 도구로 사용하고 싶으신 분
  • – 인공지능과 딥러닝 기술을 처음부터 체계적으로 학습하고 싶은 초급자
  • – 실제 프로젝트를 통해 딥러닝 모델을 설계하고 최적화하는 능력을 키우고 싶은 분
  • – 생성형 AI 기술을 활용해 고급 AI 응용 기술을 습득하고, 실무에 적용하고 싶은 전문가

본 과정은 다음과 같은 특징이 있습니다.

인공지능의 기본부터 심화까지 완성할 수 있도록 역량을 키워드립니다!
기업 교육 강의로 인정받은 현업에서도 바로 적용할 수 있는 마소캠퍼스만의 실무 중심 강의!
기초 이론부터 실습까지 한 번에 정복할 수 있으니 초보자, 비전공자도 누구나 쉽게 시작할 수 있습니다.

Point 1. 디지털 리터러시 및 AI 기초

이 단계는 디지털 환경과 AI 기초 개념을 학습하여, AI와 딥러닝의 기본적인 소양을 다지는 데 중점을 둡니다. AI와 데이터 분석에 대한 이해를 바탕으로, 실무에서 이를 효과적으로 활용할 수 있는 기초 역량을 배양합니다.

Point 2.딥러닝을 위한 기초 수학 학습

이 단계에서는 딥러닝의 기본 원리를 이해하기 위해 필수적인 수학적 개념을 학습합니다. 수학적 이론과 그 응용을 통해 딥러닝 알고리즘을 깊이 있게 이해하고, 이를 실무에 적용할 수 있는 능력을 기릅니다.

Point 3. 파이썬 머신러닝과 딥러닝 입문

파이썬을 활용하여 머신러닝과 딥러닝의 기본 개념을 학습하고, 이를 실무에 바로 적용할 수 있는 기술로 확장합니다. 데이터 분석 및 모델 구축에 필요한 파이썬 라이브러리를 활용하며, 이론과 실습을 결합한 교육을 통해 실전 능력을 강화합니다.

Point 4. 딥러닝 실무 프로젝트 및 고급 응용

이 단계에서는 DNN, CNN, RNN을 포함한 다양한 딥러닝 알고리즘을 학습하고, 실제 프로젝트를 통해 이론을 실전에 적용하는 능력을 기릅니다. 이 과정을 통해 딥러닝 모델의 설계, 최적화, 그리고 실무에서의 응용 능력을 배양합니다.

Point 5. 생성형 AI와 Langchain을 활용한 고급 기술 습득

생성형 AI와 Langchain 같은 최신 기술을 학습하고, 이를 통해 AI 챗봇 개발 및 실전 가이드를 완성합니다. 이 단계에서는 AI를 활용한 고급 응용 기술을 습득하며, 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 실질적인 역량을 강화합니다.