이 강좌는 이미지 생성 모델인 GAN(Generative Adversarial Network)과 VAE(Variational Autoencoder)에 대해 쉽게 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 인공지능(AI) 기술의 발전으로, GAN과 VAE는 현재 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있는 최신 기술입니다. 예를 들어, GAN은 가짜 이미지를 진짜처럼 만들어내는 기술로 유명하고, VAE는 데이터를 압축하고 새로운 이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 이 강좌에서는 그 원리와 실제 활용법을 체험하면서, 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.

강좌 목표

1. GAN & VAE의 기초 이해
   GAN과 VAE가 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 기본적인 원리를 설명합니다. GAN은 두 신경망이 서로 경쟁하는 방식으로 학습하고, VAE는 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 변환하여 새로운 데이터를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이 두 모델이 어떻게 서로 다른 방식으로 이미지를 만들어내는지 차근차근 배워보겠습니다.

2. 실습을 통한 이해 증진
   단순히 이론을 배우는 것에 그치지 않고, 실제로 코드와 함께 실습을 진행합니다. 간단한 이미지 생성 프로젝트를 통해 GAN과 VAE가 실제로 어떻게 이미지 데이터를 생성하는지 직접 확인해볼 수 있습니다. 이를 통해 AI가 어떻게 창의적인 작업을 수행하는지, 그리고 그 가능성을 이해하게 됩니다.

3. 실제 활용 사례 학습
   GAN과 VAE는 단순히 이론적 기술에 그치지 않고, 실제 산업에서 어떻게 활용되는지 배웁니다. 예를 들어, GAN은 가짜 이미지를 생성해 가짜 뉴스나 얼굴 합성에 사용되기도 하고, VAE는 의료 영상 분석이나 패션 디자인 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이러한 실제 사례를 통해 이 기술들이 어떻게 발전하고 있는지, 또한 우리가 어떤 방식으로 이를 활용할 수 있는지 알게 됩니다.

대상 및 필요 조건

• 이 강좌는 AI나 머신러닝에 대한 전문 지식이 없는 사람들을 대상으로 합니다. 대학생, 사회 초년생, 혹은 AI 기술에 관심 있는 일반인 모두 수강 가능합니다.
• 컴퓨터를 사용할 수 있는 기본적인 수준의 IT 지식만 있으면 누구나 수강할 수 있습니다.

강좌의 장점

• 쉬운 이해: 전문 용어나 수학적 설명 없이, 직관적으로 이해할 수 있도록 설명합니다.
• 실습 중심: 이론을 배운 후 바로 실습을 진행하며, 실용적인 경험을 쌓을 수 있습니다.
• 활용 가능성: 일상생활이나 직무에 바로 적용할 수 있는 AI 기술을 배울 수 있습니다.

이 강좌를 통해 GAN과 VAE의 원리와 실제 활용법을 쉽게 배우고, AI 기술의 미래를 이해하는 데 중요한 첫 걸음을 내디딜 수 있습니다. AI의 흥미로운 세계에 한 발짝 더 가까워질 수 있는 기회를 놓치지 마세요!