NeuralScope
GLOBAL LEARNING FLOW
AI 전체 학습 지도Chapter를 선택해 학습을 시작하세요.
현재 위치 기준 전체 진행
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00AI FOUNDATIONAI 기초 지도
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01MATHEMATICS FOR AIAI 수학
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02DATA & PREPROCESSING데이터와 전처리
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03MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS머신러닝 기초
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04CLASSICAL MACHINE LEARNING전통 머신러닝
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05ML TRAINING & EVALUATIONML 학습과 평가
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06DEEP LEARNING FOUNDATION딥러닝 기초
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07NEURAL NETWORK TRAINING신경망 학습
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08DEEP LEARNING ARCHITECTURES딥러닝 아키텍처
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09COMPUTER VISION컴퓨터 비전
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10NLP FOUNDATION자연어 처리 기초
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11ATTENTION어텐션
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12TRANSFORMER트랜스포머
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13LANGUAGE MODEL언어 모델
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14LLM FOUNDATIONLLM 기초
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15LLM TRAINING & ALIGNMENTLLM 학습과 정렬
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16EMBEDDING & VECTOR SEARCH임베딩과 벡터 검색
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17RAG검색 증강 생성
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18PROMPT & CONTEXT ENGINEERING프롬프트와 컨텍스트
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19AI AGENTAI 에이전트
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20MULTIMODAL AI멀티모달 AI
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21GENERATIVE MODELS생성 모델
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22AI SYSTEM ENGINEERINGAI 시스템 엔지니어링
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23LLM PERFORMANCE & INFERENCELLM 성능과 추론 최적화
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24MLOPS & LLMOPSMLOps와 LLMOps
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25AI SECURITY, SAFETY & GOVERNANCEAI 보안·안전·거버넌스
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26MODERN AI ARCHITECTURE현대 AI 아키텍처
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27BUILD IT YOURSELF직접 구현 실습
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28AI RESEARCH & ADVANCED TOPICSAI 연구·고급 주제
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Machine Learning

머신러닝

데이터에서 패턴을 찾아 예측이나 판단 규칙을 만드는 AI 접근법입니다.

개요

Machine Learning은 사람이 규칙을 직접 작성하는 대신 데이터에서 패턴을 학습해 예측과 판단을 수행하는 방법입니다.

대표적으로 지도학습, 비지도학습, 강화학습이 있습니다.

Traditional Programming vs Machine Learning
구분
Traditional
Machine Learning
규칙
사람이 작성
데이터에서 학습
입력
Data + Rules
Data + Target
출력
Result
Model
장점
명확하고 통제 쉬움
복잡한 패턴 자동 학습
AI 개념 관계도
AI CONCEPT MAP● CLICK A NODE
AIMLDLNNCNNRNNTransformerLLMGenAIRAGAI Agent