01-1차시_강의소개

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01-2차시_인공지능의역사

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01-3차시_생성형 인공지능의 역사

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01-1차시_강의소개_학습자료

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01-2차시_인공지능의역사_학습자료

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02-1차시_머신러닝과 신경망

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02-2차시_언어 모델링과 RNN

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02-3차시_어텐션 메커니즘

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02-3차시_어텐션 메커니즘_학습자료

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03-1차시_트랜스포머 (Transformer)

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03-2차시_사전 학습 (Pretraining)

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03-3차시_대규모 언어 모델 학습

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03-3차시_대규모 언어 모델 학습_학습자료

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04-1차시_프롬프트 엔지니어링

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04-2차시_생성형 AI 활용 1

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04-3차시_생성형 AI 활용 2

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04-1차시_프롬프트 엔지니어링_학습자료

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04-2차시_생성형 AI 활용 1_학습자료

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05-1차시_생성형 AI의 한계와 RAG의 등장

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05-2차시_RAG의 구조와 작동 원리

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05-3차시_RAG기반 서비스 실습

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06-1차시_RAG 서비스 구축

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06-2차시_RAG 성능 최적화

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06-3차시_노코드 툴로 RAG 서비스 구현

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06차시 강의실습에 필요한 파일

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08-1차시_영상 AI 소개

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08-2차시_영상 생성형 AI 소개 1

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08-3차시_영상 생성형 AI 소개 2

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09-1차시_영상 데이터의 이해

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09-2차시_합성곱 신경망의 이해

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09-3차시_오토 인코더

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10-1차시_Variational Autoencoder

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10-2차시_Generative Adversarial Networks

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10-3차시_Diffusion Model

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11-1차시_데이터 분석 과정 맛보기

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11-2차시_공공데이터 분석

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11-3차시_기술통계 분석

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12-1차시_산포의 척도 분석

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12-2차시_차트의 종류와 활용

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12-3차시_데이터 시각화 실습

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13-1차시_상관계수와 회귀계수

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13-2차시_상관 분석과 회귀분석 실습

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13-3차시_ChatGPT를 활용한 탐색적 데이터 분석

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14-1차시_생성형 AI와 책임성

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14-2차시_생성형 AI와 공정성

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14-3차시_생성형 AI와 학업적 책무성

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