AI 기초 및 활용 11회: 강화학습 — 넘어지면서 배우는 기계, 그리고 알파고
자전거 타기에는 정답 데이터셋이 없습니다. 넘어지며 배우는 수밖에요. 보상 하나로 전략을 통째로 배우는 강화학습의 원리, 탐험과 활용의 딜레마, 세계를 놀라게 한 알파고, 그리고 보상을 해킹하는 기계까지. 제2부 완결편. SVIL AI 교육 시리즈 11회
AI 기초 및 활용
AI 기초 및 활용 10회: 모델 평가 — 정확도 95%에 속지 않는 법
정확도 95%의 모델이 사실은 아무 일도 안 하는 바보일 수 있습니다. 두 가지 실수를 따로 세는 혼동 행렬, 정밀도와 재현율의 밀고 당기기, 과적합을 잡는 실전 기법, 그리고 숫자가 목표가 될 때 벌어지는 일까지. SVIL AI 교육 시리즈 10회
AI 기초 및 활용 9회: 확률과 불확실성 — 검사 양성이 곧 병이 아닌 이유
정확도 90%의 검사에서 양성이 나왔다면, 병에 걸렸을 확률은 얼마일까요? 놀랍게도 10%가 안 될 수 있습니다. 믿음을 증거로 갱신하는 베이즈 추론, 그 원리로 만든 나이브 베이즈 스팸 필터, AI의 확신을 믿어도 되는지까지. SVIL AI 교육 시리즈 9회
AI 기초 및 활용 8회: 비지도학습 — 정답 없는 데이터에서 구조를 찾다
정답표가 없는 데이터에서 기계는 무엇을 배울 수 있을까요? 손님을 스스로 무리 짓는 k-평균 군집화, 차원의 저주에 맞서는 차원축소, 그리고 "이걸 산 사람들이 저것도 샀습니다"의 정체인 추천 시스템까지. SVIL AI 교육 시리즈 8회
AI 기초 및 활용 7회: 지도학습 — 스무고개와 이웃 투표로 답을 맞히는 법
정답을 보고 배운 기계는 실제로 어떻게 답을 맞힐까요? 스무고개를 닮은 결정트리, 이웃에게 물어보는 k-최근접 이웃, 그리고 미뤄뒀던 스팸 필터를 처음부터 끝까지 만들어봅니다. 분류와 회귀의 차이부터 랜덤 포레스트까지. SVIL AI 교육 시리즈 7회
AI 기초 및 활용 6회: 머신러닝이란 — 규칙을 묻지 말고 사례를 보여줘라
스팸 거르는 규칙을 사람이 다 적을 수 있을까요? 40년을 막았던 지식 획득 병목을 데이터가 뚫는 순간, 그리고 그 대가로 잃어버린 것까지. 머신러닝의 정의, 훈련·검증·테스트, 데이터의 힘과 세 가지 함정을 다룹니다. SVIL AI 교육 시리즈 6회
AI 기초 및 활용 5회: 지식 표현과 논리 — 기계에게 상식을 가르치는 법
새는 난다, 펭귄은 새다, 그런데 펭귄은 못 난다. 사람에게는 당연한 이 예외가 기계에게는 왜 재앙일까요. 명제와 논리에서 시작해 의미망·규칙 기반 시스템, 전문가 시스템의 영광과 몰락, 그리고 2026년 뉴로심볼릭 AI까지 짚습니다. SVIL AI 교육 시리즈 5회
AI 기초 및 활용 4회: 알고리즘과 탐색 — 기계가 길을 찾는 법
내비게이션은 어떻게 1초 만에 최적 경로를 찾을까요? 문제를 지도로 바꾸는 상태 공간, BFS와 DFS, 감을 수학으로 바꾼 A*, 그리고 딥블루의 미니맥스까지 — 기계가 길을 찾는 원리를 완전 정복합니다. SVIL AI 교육 시리즈 4회.
AI 기초 및 활용 3회: AI의 역사 2 — 겨울과 부활
"20년 안에 다 된다"던 약속이 무너진 뒤, AI에게 두 번의 혹독한 겨울이 찾아옵니다. 그 겨울을 견딘 소수의 연구자들, 그리고 2012년의 대폭발까지 — AI 부활의 드라마. SVIL AI 교육 시리즈 3회.
AI 기초 및 활용 2회: AI의 역사 1 — 꿈의 시작
"기계가 생각할 수 있는가?" 1950년 한 수학자의 논문에서 시작된 꿈. 튜링 테스트, 다트머스 회의, 최초의 챗봇 ELIZA, 그리고 기호주의 AI의 황금기까지 — AI 탄생의 드라마를 따라갑니다. SVIL AI 교육 시리즈 2회.
AI 기초 및 활용 1회: AI란 무엇인가
당신의 스마트폰은 지능이 있을까요? SVIL AI 교육 시리즈 1회. 지능의 정의부터 AI·ML·DL의 관계, 강인공지능 논쟁, 그리고 우리가 AI에 대해 잘못 알고 있는 5가지까지 — 이야기로 풀어봅니다.