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AI by Hand: 내 손으로 이해하는 딥러닝 기초수학

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이 과정은 고용24에 먼저 신청 후, 내일배움카드로 결제해야 최종 신청이 완료됩니다.

훈련과정 탐색표 보기

권장 수강 대상

스타트업

카테고리

온라인 강의

수강시간

14시간 25분

강의수

15개

강의 소개

커리큘럼

90% 국비지원으로 부담 없이 시작하세요!

🎁 수강하면 얻을 수 있는 것

‣ 강의 및 자료 평생 소장 - 완강 시 언제든 복습할 수 있어요. ‣ 1:1 Q&A 지원 - 담당 멘토가 직접 답변해 드려요. ‣ 수료증 발급 - 이력서, 포트폴리오에 활용할 수 있어요. ‣ 실무 프로젝트 실습 - 업무, 일상에 빠르게 적용할 수 있어요.

코드는 돌아가는데... 왜 '블랙박스'처럼 느껴질까요?

복사해서 붙여넣은 코드는 작동하고, AI 비서가 짜준 코드는 그럴싸해 보입니다.

하지만 정작 "왜 이렇게 작동하나요?"라는 질문에 답할 수 없다면

진짜 내 실력이 아닙니다.


👉 이 과정은 딥러닝의 내부를 '직접 열어보는' 시간입니다.

복잡한 수식을 손으로 직접 계산하고 데이터의 흐름을 그려보세요.

수식 → 계산 → 구조 → 구현으로 이어지는 연결고리를 통해,

AI가 판단을 내리는 전 과정을 자신의 것으로 체득하게 됩니다.

왜 지금, 이 과정이어야 할까요?

✔️ AI 시대의 진짜 경쟁력, 모델 이해력

단순 활용을 넘어 모델의 원리를 꿰뚫고, 결과의 타당성을 스스로 판단하는 힘을 기릅니다.


✔️ 어떤 모델도 빠르게 흡수하는 딥러닝의 뼈대

벡터에서 신경망으로 이어지는 핵심 구조를 체득하여, 쏟아지는 최신 AI 기술도 흔들림 없이 파악합니다.


✔️ 이론과 실전이 하나로 관통하는 학습

손 계산과 시각화로 완전히 이해한 원리를 Python과 PyTorch 실전 코드로 즉시 구현하며 지식을 완성합니다.

세계적으로 검증된 AI 교육 방식, 그대로 담았습니다.

본 과정은 CU Boulder 컴퓨터 사이언스 교수,

Tom Yeh의 혁신적인 학습 철학‘AI by Hand’를 기반으로 설계되었습니다.

복잡한 수식을 외우는 기존의 방식은 이제 끝내야 합니다.

우리는 가장 본질적인 방식으로 접근합니다.


수식을 외우지 않습니다

기호 뒤에 숨겨진 진짜 의미를 먼저 파악합니다.


✍️ 직접 계산해 봅니다

백 줄의 코드보다, 단 한 번의 손 계산이 원리를 깨우칩니다.


🎨 그림으로 시각화합니다

추상적인 개념을 직관적인 구조로 머릿속에 그립니다.


💻 코드로 연결합니다

완벽히 이해한 구조를 AI 비서와 함께 실전 코드로 구현합니다.

강의 미리보기

과정 소개 및 오프닝

전체 커리큘럼 살펴보기

데이터 계산 흐름 데모

이런 고민이 있나요?

AI가 짜준 코드를 그대로 쓰고는 있지만, 수학적 원리와 개념을 몰라 답답할 때가 많아요.

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AI 입문 개발자

모델은 돌아가는데 내부 계산은 블랙박스라, 결과 해석에 확신이 서질 않아요.

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데이터 분석가

수학이 약해 딥러닝 공부가 계속 막혀요. 수식 위주의 강의는 이해하기 너무 벅차네요.

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AI 입문 학습자

AI 서비스를 기획해야 하는데, 모델의 동작 원리를 모르니 기획에 자신감이 없어요.

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기획자 / PM 등 비개발 직군

이렇게 성장할 수 있어요!

연산의 흐름을 수학적으로 이해하게 되어, 모델 구조를 스스로 설계할 기반을 다졌어요.

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AI 입문 개발자

전체 계산 흐름을 명확히 파악하니, 모델의 판단 근거를 자신 있게 설명할 수 있게 됐어요.

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데이터 분석가

손 계산과 그림으로 개념을 직관적으로 깨우치고, 실전 구현까지 막힘없이 완성했어요.

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AI 입문 학습자

모델의 메커니즘을 확실히 알게 되어, 개발자와 같은 언어로 소통하며 기획하고 있어요.

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기획자 / PM 등 비개발 직군

본 과정이 해결하는 핵심 학습 방식

1️⃣ 계산 흐름 이해

딥러닝 연산을 수식이 아닌 계산 흐름으로 이해

2️⃣ 손으로 직접 풀어보기

벡터, 행렬, 뉴런 계산을 직접 계산하면서 원리를 체득

3️⃣ 코드로 구현

같은 개념을 Python / PyTorch 코드로 구현

4️⃣ 실제 AI 구조와 연결

Linear Layer → Neural Network → DNN 구조까지 AI 모델의 전체 구조를 이해

어떤 기술을 습득하게 되나요?

Python

Python

AI 모델 구현의 표준 언어입니다. 딥러닝 계산 흐름을 코드로 표현하는 법을 익힙니다.

PyTorch

PyTorch

현업에서 가장 선호하는 프레임워크입니다. 신경망의 내부 구조를 직접 구현해 봅니다.

벡터 & 행렬 연산

벡터 & 행렬 연산

AI 모델 계산의 뼈대가 되는 수치를 이해하고, 데이터의 이동 경로를 파악합니다.

신경망 구조

신경망 구조

층(Layer)별 연산 메커니즘을 분석하고, 모델이 작동하는 원리를 체득합니다.

실습 교재 안내

본 교육은 Tom Yeh 교수의 ‘AI by Hand’를 기반으로 제작되었습니다.

🔗 AI by Hand 공식 유튜브 바로가기


본 과정은 별도의 교재 없이 진행됩니다.

다만, 내용을 바탕으로 더 체계적인 실습과 복습을 원하시는 분들께는 아래 도서를 추천해 드립니다.

📖 <연필과 종이로 풀어보는 AI 딥러닝 수학 워크북 214제>

크리에이터

박은수

아이펠 교장, Ph.D.

"기술은 사람을 향하고, 교육은 현장을 닮아야 합니다."

안녕하세요. 인공지능 학습에 '커뮤니티 기반 교육' 모델을 도입하고 그 가능성을 전파해온 공학 박사이자 교육자입니다.

단순히 지식을 전달하는 것을 넘어, 기술이 우리 사회에 긍정적인 촉매제가 될 수 있도록 교육 시스템의 변화를 고민하고 있습니다. 실무 중심의 AI 교육을 통해 여러분이 새로운 커리어를 준비하는 과정에 든든한 가이드가 되어 드리겠습니다.

현(現) 인공지능 혁신 학교 '아이펠(AIFFEL)' 교장

컴퓨터 비전(Computer Vision) 공학 박사

조해창

교육 퍼실리테이터

"복잡한 코딩, 이제 AI와 대화하며 즐겁게 시작하세요."

안녕하세요, 사람과 코드, 그리고 선한 영향력이 만드는 시너지를 믿는 테크 커뮤니티 전문가입니다. 난해하게만 느껴지는 AI 기술을 누구나 이해하기 쉬운 언어로 풀어드리는 것이 제 역할입니다.

최근에는 복잡한 코딩 과정 대신, AI 비서와 대화하며 결과물을 만들어내는 '바이브 코딩'과 'AI Agent 개발'을 전파하고 있습니다. 이 과정을 통해 개발 생산성을 혁신하고, 비전공자도 AI를 자유자재로 다룰 수 있는 길을 열어드리겠습니다. 저와 함께 즐겁게 코딩을 시작해 보세요!

[이미지 처리 바이블] 저자

[ChatGPT 원칙과 실습] 역자

누구나 손쉽게 할 수 있는 '바이브 코딩' 방법론 전파자

커리큘럼

입문

14시간 25분

1-1
시리즈 소개 및 오프닝
10분
1-2
전체 커리큘럼 미리보기
5분
1-3
데이터 계산 흐름 데모
5분
1-4
코드로 구현하기
10분
1-5
실제 AI 모델 사례
5분
2-1
AI에서의 내적 - 이론과 활용
15분
2-2
손으로 풀어보기
15분
2-3
코드로 구현하기
15분
2-4
실제 코드에서의 내적
15분
3-1
AI에서의 행렬 곱 - 이론과 활용
20분
3-2
손으로 풀어보기
20분
3-3
코드로 구현하기
15분
3-4
실제 코드에서의 행렬 곱
5분
4-1
AI에서의 Linear Layer - 이론과 활용
20분
4-2
손으로 풀어보기
20분
4-3
코드로 구현하기
10분
4-4
실제 코드에서의 Linear Layer
10분
5-1
AI에서의 활성화 함수 - 이론과 활용
25분
5-2
손으로 풀어보기
15분
5-3
코드로 구현하기
10분
5-4
실제 코드에서의 활성화 함수
10분
6-1
AI에서의 인공 뉴런 - 이론과 활용
20분
6-2
손으로 풀어보기
20분
6-3
코드로 구현하기
10분
6-4
실제 코드에서의 인공 뉴런
10분
7-1
AI에서의 배치 - 이론과 활용
20분
7-2
손으로 풀어보기
20분
7-3
코드로 구현하기
10분
7-4
실제 코드에서의 배치
10분
8-1
AI에서의 연결 - 이론과 활용
20분
8-2
손으로 풀어보기
20분
8-3
코드로 구현하기
10분
8-4
실제 코드에서의 연결
10분
9-1
AI에서의 은닉층 - 이론과 활용
20분
9-2
손으로 풀어보기
20분
9-3
코드로 구현하기
10분
9-4
실제 코드에서의 은닉층
10분
10-1
AI에서의 DNN - 이론과 활용
25분
10-2
손으로 풀어보기
15분
10-3
코드로 구현하기
5분
10-4
실제 코드에서의 DNN
5분
11-1
AI에서의 Wide NN – 이론과 활용
30분
11-2
손으로 풀어보기
15분
11-3
코드로 구현하기
5분
11-4
실제 코드에서의 Wide NN
10분
12-1
AI에서의 출력층과 Softmax - 이론과 활용
25분
12-2
손으로 풀어보기
15분
12-3
코드로 구현하기
10분
12-4
실제 코드에서의 Softmax
10분
13-1
AI에서의 Gradient - 이론과 활용
25분
13-2
손으로 풀어보기
15분
13-3
코드로 구현하기
10분
13-4
실제 코드에서의 Gradient
10분
14-1
전체 흐름 복습
10분
14-2
전체 과정 코드로 확인
15분
14-3
모델 학습의 현실
15분
14-4
AI 윤리
15분
14-5
다음 단계 및 마무리
5분
15-1
최종 프로젝트: 나의 첫 인공지능, 손글씨 분류기 만들기
1시간

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