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    강좌소개



    최근 많은 관심을 모으고 있는 생성형 인공지능의 핵심기술을 소개하고, 향후 전망을 아우르는 신 기술 강좌입니다. 

    본 강좌에서는 생성형 인공지능에 대한 개념부터 언어 처리 신경망, 트랜스포머, 언어 모델에 대해 학습해 봅니다. 또한, GAN 원리와 영상 주석 달기, 언어 명령 혹은 분산 기반 영상 생성, 트랜스포머 기반 행동 생성에 대해 알아보고자 합니다.     




    1. 생성형 인공지능의 기본 개념에 대해 구체적 사례를 들어 설명할 수 있다.
    2. 언어 처리용 재귀 신경망, 컨볼루션형 신경망에 대해 설명할 수 있다. 
    3. 언어 트랜스포머와 영상 트랜스포머에 대해 구체적 예를 들어 설명할 수 있다. 
    4. 언어 명령 기반 영상 생성과 분산 기반 영상 생성에 대해 설명할 수 있다. 
    5. 트랜스포머 기반 행동에 대해 예를 들어 설명할 수 있다. 
     

     

    본 강좌는 중간고사와 기말고사를 포함하여 총 15주차로 구성되어 있습니다. 

    차시별 주제를 통해 학습내용을 미리 확인해 보세요. 
       
    주제 차시 주제 학습활동
    1 생성형 인공지능 개요 1. Chat GPT란 무엇일까?

    학습자료

    퀴즈

    2. 생성형 인공지능이란?
    3. 인지(Cognitive) 인공지능과의 차이점
    4. 언어 및 영상 생성
    5. 언어 생성 방법
    2 언어 처리 신경망 개요 1. 재귀 신경망 1

    학습자료

    퀴즈

    2. 재귀 신경망 2
    3. 주의(Attention) 1
    4. 주의(Attention) 2
    5. 간단한 언어 번역
    3 컨볼루션 신경망 개요 1. 컨볼루션 이란?

    학습자료

    과제

    퀴즈

    2. 다층구조 신경망
    3. 다층구조 신경망 구조
    4. 다층구조 신경망의 학습
    5. 컨볼루션 신경망의 한계
    4 트랜스포머 1 1.워드 임베딩 (word embedding)

    학습자료

    퀴즈

    2. 자기 주의 1 (Self-Attention 1)
    3. 자기 주의 2 (Self-Attention 2)
    4. 다중머리 주의 (Multi-head Attention)
    5. 언어 트랜스포머 동작 원리
    5 트랜스포머 2 1. 영상 패치 임베딩

    학습자료

    퀴즈

    토론

    2. Vit 모델
    3. U-net 형 모델
    4. 다중머리 주의 (Multi-Head Attention)
    5. 영상 트랜스포머 응용 1
    6 언어 모델 1. BERT 모델

    학습자료

    퀴즈

    2. GPT 모델
    3. 미세조정 (Fine-tunning)
    4. 대화형 GPT 모델
    5. 휴먼 피드백 학습
    7 대결형 생성 네트웍 1. GAN 원리

    학습자료

    퀴즈

    2. 영상 생성 원리
    3. 생성형 네트워크 구조
    4. GAN 응용 1
    5. GAN 응용 2
    8 중간고사 중간고사 응시  
    9 스타일 GAN 1. 스타일 생성 (Style Generation)

    학습자료

    퀴즈

    2. 예술 작품 생성 실습 (Generation of Artwork)
    3. 유명 인물 생성 실습 (Generation of Celebrity)
    4. 가짜 식별 네트웍 1 (Fake Detection 1)
    5. 가짜 식별 네트웍 2 (Fake Detection 2)
    10 영상 주석 달기 1. 인코더-디코더 구조

    학습자료

    과제

    퀴즈

    2. 인코더-디코더 동작원리
    3. 영상 주석 생성 1 (Image Captioning 1)
    4. 영상 주석 생성 2 (Image Captioning 2)
    5. 네트웍 응용
    11 언어 명령을 이용한 영상 생성 1. 언어 기반 영상생성 구조

    학습자료

    퀴즈

    2. 다양한 방법의 생성모델
    3. 분산 모델 (Diffusion Model)
    4. 분산 생성모델 성능비교
    5. 응용 사례
    12 분산 기반 영상 생성 1. 영상 생성 동작 및 데모

    학습자료

    퀴즈

    2. 영상 생성 동작-2 (DALL-E)
    3. DALL-E 2 소개
    4. DALL-E의 응용 사례
    5. 생성 모델의 확장성
    13 트랜스포머 기반 행동 생성 1 1. 강화 학습 리뷰

    학습자료

    퀴즈

    2. 판단 트랜스포머 (Decision Transformer)
    3. 행동 생성용 트랜스포머 (Behavior Transformer)
    4. 셰프 로봇의 행동 생성
    5. AI 기반 행동 생성
    14 트랜스포머 기반 행동 생성 2 1. 자율주행 생성 모델

    학습자료

    퀴즈

    2. 자율주행 생성 모델 학습
    3. 자율 자동차 행동 생성 1
    4. 자율 자동차 행동 생성 2
    5. 행동 생성 트랜스포머 정리
    15 기말고사 기말고사 응시  


      


    강좌운영진
    • 김용국 교수

      세종대학교 컴퓨터공학과 교수

      한국 HCI(Human Computer Interaction) 학회 이사

    • 이유림 (학습지원)

      데이터사이언스학 박사과정

      문의 : soaka94@naver.com

    자주묻는질문

    Q 교재나 참고자료가 있나요?

    A 이 강좌를 수강하기 위한 필수 교재는 없습니다. 매주 제공되는 저널, 현업 엔지니어 리뷰, 전문가 논문 요약 등의 학습 자료를 참고하실 수 있습니다.

    Q 이수 기준이 궁금합니다.

    A 이수증 발급을 위해서는 영상을 통한 학습과 퀴즈 및 토론 등 모든 학습 활동을 수행하고, 총점 60점 이상 획득 하셔야 합니다. 단, 세종대학교 재학생이 학점 인정을 위해 수강한다면, 반드시 [오프라인 특강] 및 [오프라인 시험]에 참석하셔야 합니다. 특강과 시험 공지는 K-MOOC 플랫폼 공지사항을 통해 안내할 예정입니다.

    기타·문의처
    세종대학교 세종무크센터 02-3408-3854

    분야 공학 (컴퓨터 · 통신)

    난이도 전공심화

    운영기관 세종대학교

    이수증 미발급

    주차 15 주

    학습인정시간 24시간 30분 (19시간 20분)

    수강신청기간 24.09.02 ~ 24.12.15

    강좌운영기간 24.09.02 ~ 24.12.15

    전화번호 02-3408-3854

    자막언어 한국어 외 1건

    강좌언어 한국어(ko)

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