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AI 정규 스터디 소개

 스터디 소개

스터디 주제
AI와 머신러닝 입문자를 위한 스터디입니다.
6주 동안 데이터 전처리부터 모델 학습, 성능 평가와 개선까지 직접 실습하며 머신러닝의 전체적인 흐름을 경험합니다. 회귀·분류 모델을 다뤄보고, 튜닝과 앙상블 기법, 비지도 학습까지 확장하며 모델이 학습되고 발전하는 과정을 이해합니다.
기초적인 파이썬 문법을 알고 계신 분들께 수강을 권장합니다.
학습 목표
머신러닝 한 사이클 (데이터 준비 → 모델 학습 → 성능 개선) 전반에 대한 이해
모델 평가 및 최적화 전략 학습
지도·비지도 학습을 포함한 머신러닝 전반의 구조 이해
멘토 소개
김수진
안녕하세요! 홍익대학교 컴퓨터공학과 23학번 3학년 재학 중인 김수진이라고 합니다.
AI가 처음이신 분들도 부담 없이 따라오실 수 있도록, 저 역시 처음 배울 때를 떠올리며 최대한 쉽게 전달해드리겠습니다.
2025.03 ~ 2025.08 GDG Hongik 프로젝트 트랙 4기 FE 수료
2025.09 ~ 2026.02 GDG Hongik 프로젝트 트랙 5기 AI 수료
2025.09 ~ GDG Hongik AI Part Lead
2025.12 ~ PEM 학부연구생
조규형
컴퓨터공학과 3학년 재학 중입니다.
저는 처음 AI를 공부할 때 이끌어줄 멘토가 없어 시행착오를 많이 겪었습니다. 그 막막함을 누구보다 잘 알기에, 이번 스터디에서는 여러분이 헤매지 않도록 조력자가 되겠습니다.
2023.03 ~ 2023.06 42Seoul 9기 Cadet
2025.05 ~ 2025.08 42Seoul 9기 Cadet
2025.09 ~ 2026.02 GDG Hongik 프로젝트 트랙 5기 AI 수료
2025.12 ~ PEM 학부연구생
2026.01 ~ HI-ARC 부학회장

 스터디 일정

전체 일정
6주간 진행되며,
03/19(목)부터 매주 목요일 18시 00분 ~ 19시 00분오프라인으로 진행됩니다.
시험 기간
04/09(목)부터 04/23(목)까지는 중간고사 준비 기간으로 쉬어 갑니다.

AI 정규 스터디 커리큘럼

커리큘럼
날짜
주차
키워드
미리보기
2026/03/26
지도학습
회귀
분류
데이터 전처리
지도학습에서 회귀와 분류를 구분하고, 훈련·테스트 세트의 개념을 학습합니다. 이어서 데이터를 학습에 적합한 형태로 전처리해볼 거예요.
2026/04/02
KNN
과적합
회귀
규제기법
KNN을 실습하며 과적합을 확인하고, 이후 다양한 회귀 모델을 학습합니다. 이어서 규제를 통해 모델 복잡도를 조절하는 방법을 살펴볼 거예요.
2026/04/30
로지스틱 회귀
SGD
손실 함수
로지스틱 회귀를 통해 분류 문제를 다뤄보고, 확률적 경사 하강법으로 파라미터가 최적화되는 과정을 이해해볼 거예요. 이때 손실 함수가 기준이 되는 원리도 함께 살펴보아요.
2026/05/07
결정트리
교차검증
튜닝
앙상블
모델을 학습하는 단계를 넘어, 성능을 평가하고 개선하는 과정까지 다뤄볼 거예요. 교차 검증으로 성능을 평가하고, 하이퍼파라미터 튜닝과 앙상블로 모델을 개선해봅니다.
2026/05/14
비지도 학습
군집 알고리즘
k-means
PCA
지금까지는 지도학습을 중심으로 다뤘다면, 마지막 주차에서는 비지도 학습으로 확장하며 스터디를 마무리할 거예요.

스터디 진행 방식

출석
매주 진행되는 스터디의 대면강의를 수강하는 것이 출석의 조건입니다.
출석체크는 GDG 와우디벨로퍼스가 기획, 개발한 와우클래스로 진행돼요!
와우클래스 가이드라인에서 출석 방법을 확인할 수 있습니다.
공결 처리 안내
학교의 공식적인 수업시간과 겹치거나, 학과의 공식 행사에 참여할 경우에만 공결 처리됩니다. 카카오톡 채널로 문의해주세요. (학기당 1회만 공결 인정)
주차별 미션
강의 종료 이후 매주 미션이 부과됩니다.
주차별 미션의 경우 구현해야 하는 과제 명세와 함께 예제 코드, 참고 레퍼런스가 첨부될 수 있습니다.
주차별 미션에는 기본 요건과 선택 요건이 존재하며, 선택 요건은 자유롭게 수행하면 됩니다.
지각 제출의 경우 받지 않으며, 다음 주차 미션과 함께 제출합니다.
숙제 공지는 디스코드로 나갈 예정이므로, 꼼꼼히 확인해주세요!
스터디 주간 회고 WIL (Weekly-I-Learned) 작성
매주 배운 것들을 기록하고 공유하는 시간을 가집니다.
과제가 없는 주차라도, WIL은 기본적으로 꼭 작성 후 제출하셔야 합니다.
WIL은 마크다운 형식(md)으로 작성되어야 하며, 아래 형식은 정상적인 미션 WIL 제출로 인정되지 않습니다.
WIL 글자 수 300자 미만
블로그 링크
멘토님이 모든 제출 기록을 꼼꼼히 확인하므로, 부정 제출 및 치팅은 지양해주세요!
자신이 이번 주차에 배운 내용을 깃허브 해당 주차 wil.md에 업로드하여 WIL 작성을 한번에 확인할 수 있도록 합니다.
과제 제출 방식
와우클래스를 통해서 과제 제출을 진행합니다.
자세한 사항은 아래 가이드라인을 확인해주세요!
과제 치팅 및 불성실 관련 수료 공지
과제 치팅의 경우, 제출한 WIL에 학습 내용과 무관하거나 과할 정도로 성의 없이 작성한 내용을 제출한 경우에 해당하며, 불성실 제출의 경우 WIL에 학습 내용을 작성했으나 총 자수가 300자 이하인 경우에 해당합니다.
사안의 심각성에 따라 다음과 같은 패널티가 부과될 수 있습니다.
1) 수료증 미발급 2) 다음 학기 스터디 참여 제한

스터디 규칙

과제 인정 기준
해당 주차의 기한 내에 미션을 제출해야 n주차 과제 제출로 인정됩니다.
해당 주차의 미션은 다음과 같습니다.
= WIL 제출 (기본적인 과제) + 스터디 n주차 미션(멘토 과제) 두 가지 모두 제출해주셔야 하며, WIL은 위에 언급된 규칙을 꼭 지켜주셔야 합니다.
질의응답
과제나 스터디에 대해 궁금한 점은 디스코드 #AI-정규-스터디에 질문해주세요!
빠른 질문답변을 위해 질문 가이드라인을 작성하였으니 꼭! 읽어주세요.
스터디 수료 기준
스터디 수료의 조건은 과제 수행률 70% 이상입니다.
수료자에게는 공식 수료증이 발급되며, 다음 학기 회비를 할인해 드립니다.
우수 참여자
우수 참여자의 경우 전체 참여자의 일정 비율만큼 선발하며, 다음과 같은 혜택을 제공합니다.
소정의 기프티콘 증정
우수 참여자 선정 기준
1.
스터디 출석을 성실하게 했는가?
2.
과제 제출을 성실하게 했는가?
3.
과제 작성이 우수한가?
커뮤니티 및 스터디 활성화에 기여하였는가?
(새로 알게 된 내용을 스터디 채널에 공유하거나, 스터디원들에게 도움이 될만한 질문을 올리는 등의 활동이 스터디 활성화에 해당합니다.)