AI 아는척 그만하고싶은 비개발자 바이브코더 & AX가 간절한 모두가 꼭 들어야 할 강의 시작합니다

이번 뿌리강의 5강에서는 규칙 기반 시스템에서 머신러닝, 딥러닝, LLM으로 이어지는 흐름을 정리합니다. 사람이 직접 규칙을 짜는 방식이 왜 복잡한 문제 앞에서 한계에 부딪히는지 살펴보고, 데이터로부터 패턴을 학습하는 머신러닝이 어떻게 등장했는지 연결해 봅니다. 또한 피처 엔지니어링, 인공신경망, CNN, GPU, ImageNet, Word2Vec, RNN·LSTM, 트랜스포머까지 이어지는 핵심 개념을 통해 ChatGPT 같은 대형 언어 모델이 어떤 기술적 흐름 위에서 탄생했는지 한 번에 정리합니다. 바이브코딩대학 웹사이트👉https://bit.ly/4sh1g2d 00:00 오프닝 01:42 기존 프로그래밍의 한계 03:40 머신러닝의 등장 07:09 딥러닝의 등장 10:43 딥러닝이 2010년대에 폭발한 이유 15:27 딥러닝은 어떻게 배우는가 19:24 딥러닝의 전성시대 25:01 딥러닝의 구조적 한계 26:41 자연어처리의 발전 32:12 오늘 내용 정리 #바이브코딩 #ax #딥러닝 #llm