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영양 문제를 조사해 Conrad Challenge 프로젝트 만들기
소스의 나트륨과 당, 맛을 유지하는 재료 배합 같은 어려운 문제를 끝까지 파고드는 것을 좋아한다면 영양 문제를 조사해 Conrad Challenge 프로젝트 만들기 과정이 잘 맞습니다.
관심을 직접 시험하고 수정해 설명할 수 있는 자기 해법으로 바꿉니다.
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AI·데이터 과정 86개 가운데 35개가 이 연구실들이 공개한 연구와 도구에서 출발합니다.
학생은 연구자가 무엇을 왜 물었고 어떤 방법으로 확인했는지, 결과로 어디까지 말할 수 있는지 이해한 뒤 그중 하나를 자기 질문으로 바꿔 직접 만들고, 대학 지원서나 면접에서 그 과정을 설명합니다.
온라인·압구정 오프라인, 개별·소규모 그룹 중 준비도에 맞는 방식을 고릅니다.
현재 CIT에는 AI·데이터 분야와 연결된 유아·초등·중고등 안내 과정 86개가 있습니다.
온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업이나 소규모 그룹 수업으로 배우며 과정별 운영 가능 여부는 상담에서 확인합니다.
AI 시스템을 이해하고 만들고 확인하거나 책임 있게 활용하려는 학생에게 잘 맞습니다.
준비 상태는 현재 제공할 수 있는 자료 수준이며 약속된 수업 횟수를 뜻하지 않습니다.
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소스의 나트륨과 당, 맛을 유지하는 재료 배합 같은 어려운 문제를 끝까지 파고드는 것을 좋아한다면 영양 문제를 조사해 Conrad Challenge 프로젝트 만들기 과정이 잘 맞습니다.
관심을 직접 시험하고 수정해 설명할 수 있는 자기 해법으로 바꿉니다.
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DNA와 단백질, 생물 측정값의 차이 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 생물 데이터를 표와 그래프로 읽는 AI 기초 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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DNA 조절 서열, 공개 유전체 데이터 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 공개 유전체 데이터로 연구 질문 확인하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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유전자 활동 데이터, 두 집단 차이의 통계적 근거 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 생물 데이터를 통계로 비교하고 설명하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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생물 이미지와 DNA 패턴, 공정한 AI 성능 비교 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 생물 데이터를 배우는 AI 만들고 평가하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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웹 페이지와 JavaScript, 바이오 데이터 분석 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Stanford·MIT·Columbia 공개 연구로 바이오·금융 데이터 분석하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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세포 이미지와 유전체 분석, 단백질 구조 AI 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Stanford·MIT·Columbia 공개 연구로 바이오·금융 질문 확인하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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매출과 이익의 차이, 공정한 설문과 막대그래프 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 초등학생을 위한 AI 가게 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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사용자 문제 정의와 인터뷰, Figma 화면 설계 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 AI 앱 기획·화면 설계와 개발 협업 기초 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
학부모 안내 보기수업 준비 완료
가게의 매출·비용·이익, 판매량 예측과 오차 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 중학생을 위한 가상 가게로 배우는 경제·데이터·AI 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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나라별 물가와 환율, 경제 지표 데이터 분석 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 경제 데이터를 분석하고 포트폴리오 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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말에 따라 달라지는 AI 그림, 그림을 고르는 기준 같은 내용을 보기만 하지 않고 직접 만들어 보고 싶다면 생성형 AI 그림을 고르고 전시하기 과정이 잘 맞습니다.
작은 결과물을 만들고 시험하고 고치며 관심을 실제 실력으로 바꿉니다.
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사진을 구분하는 AI, 가족 얼굴 인식 같은 내용을 보기만 하지 않고 직접 만들어 보고 싶다면 우리 가족을 알아보는 스마일 도어벨 만들기 과정이 잘 맞습니다.
작은 결과물을 만들고 시험하고 고치며 관심을 실제 실력으로 바꿉니다.
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센서로 반응하는 로봇, 만약-그러면 규칙 같은 내용을 보기만 하지 않고 직접 만들어 보고 싶다면 유치원·초등 저학년을 위한 똑똑한 장치 만들기 과정이 잘 맞습니다.
작은 결과물을 만들고 시험하고 고치며 관심을 실제 실력으로 바꿉니다.
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캐릭터가 움직이는 규칙, 플레이 기록과 난이도 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Scratch로 규칙과 작은 AI 캐릭터 게임 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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빛·거리에 반응하는 LEGO 건물, 센서 값을 담은 표와 그래프 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 센서에 반응하는 LEGO 공간 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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직접 만든 네 박자 리듬, 음악의 느낌을 나타내는 말 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 리듬과 소리를 분류하는 작은 AI 음악 작품 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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장애물 앞에서 멈추는 로봇, 선을 따라가는 색 센서 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 센서로 멈추고 도움을 요청하는 구조 로봇 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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연습 기록과 성공률, 그래프 축이 주는 인상 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 내 운동 데이터를 그래프로 보고 AI 자세 분류 비교하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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AI가 잘못 알아보는 이유와 편향, 규칙으로 움직이는 캐릭터와 로봇 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 초등학생을 위한 데이터와 안전한 AI 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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AI에게 부탁하는 말, 받는 사람의 기분 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Scratch와 간단한 AI로 마음을 담은 작품 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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앱 화면과 사용자 흐름, AI 응답의 형식과 정확도 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 AI 기능이 있는 앱 설계·개발·출시하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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상관과 인과의 차이, 축 범위에 따라 달라 보이는 그래프 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 파이썬으로 데이터를 분석하고 그래프로 설명하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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생성형 AI와 언어 모델, 클라우드 데이터 분석 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Google Cloud에서 AI 실습하고 비용 확인하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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손동작과 표정 인식, 조명·각도에 따른 모델 오류 같은 어려운 문제를 끝까지 파고드는 것을 좋아한다면 사람과 AI가 소통하는 화면을 연구해 KSEF 준비하기 과정이 잘 맞습니다.
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AI 모델 구현과 검증, AI를 쓰는 과학 연구 같은 어려운 문제를 끝까지 파고드는 것을 좋아한다면 IAI²O 국제 AI 올림피아드 준비 과정이 잘 맞습니다.
관심을 직접 시험하고 수정해 설명할 수 있는 자기 해법으로 바꿉니다.
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신경망이 학습하는 원리, 이미지 분류와 오류 분석 같은 어려운 문제를 끝까지 파고드는 것을 좋아한다면 KOAI 한국인공지능올림피아드 준비 과정이 잘 맞습니다.
관심을 직접 시험하고 수정해 설명할 수 있는 자기 해법으로 바꿉니다.
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AI가 만든 코드의 안전 점검, 이미지 분류 모델의 정확도 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 AI 결과를 확인하고 안전한 프로그램 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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로봇 속 컴퓨터 시스템, 무선 통신과 암호화 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 RoboMaster를 말과 손동작으로 안전하게 움직이기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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게임 속 적의 행동 규칙, 보상으로 학습하는 에이전트 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Unity와 C#으로 AI 게임 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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손으로 하는 수학 유도, 대회 규칙 안의 모델 학습 같은 어려운 문제를 끝까지 파고드는 것을 좋아한다면 USAAIO 미국 AI 올림피아드 준비 과정이 잘 맞습니다.
관심을 직접 시험하고 수정해 설명할 수 있는 자기 해법으로 바꿉니다.
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멀티 에이전트의 협업과 실패, AI 시스템 평가와 통계 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 고등학생을 위한 AI 도우미 설계와 결과 확인 연구 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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e706dd506b36
공간을 먼저 차지하는 선수, 패스 선택과 공격 가치 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 경기 추적 데이터로 열려 있는 패스 길 계산하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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영상 속 선수와 공 인식, 유니폼 색으로 팀 구분 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 영상 인식 AI로 선수와 공 찾기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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c1e17a0cc3e0
팀의 모양과 선수 간격, 수비선 높이 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 선수 추적 데이터로 움직임과 팀 전술 분석하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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영상으로 다시 만드는 경기 상황, 선수 등번호 인식 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 공개 축구 영상으로 선수·등번호·위치 다시 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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9591d6db9e8d
선수 추적 알고리즘 비교, 번호가 바뀌는 추적 오류 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 영상 속 선수 추적 방법 비교하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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b0bc9f22dd77
슈팅 위치와 득점, 패스 네트워크 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 공개 경기 데이터로 슈팅·패스 웹앱 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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Unity 적 캐릭터의 경로 탐색, 학습 AI의 보상 설계 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Unity 게임 AI를 학습시키고 실패 분석하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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여러 센서의 융합과 이상 탐지, 마커로 인식하는 LEGO 비전 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 음성·영상 AI가 있는 LEGO 공간 안전 연구하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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표현된 정서와 느낀 감정의 차이, 음악 자료의 사용 조건과 라이선스 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 음악 감정 AI의 오류와 문화 차이 연구하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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YOLO와 마커 탐지 비교, 여러 프레임에 걸친 물체 추적 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 카메라와 거리 센서로 안전한 자율 로봇 연구하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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연봉 회귀 잔차의 해석, 부상 통계의 분모와 누락 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 스포츠 데이터·영상 오류를 연구하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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AI 제품 기획과 사용자 문제, 모델 평가 지표와 오류 비용 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 고등학생 AI 제품 기획·시험 프로젝트 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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AI 앱의 소프트웨어 구조, LLM 출력 검증과 대체 경로 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 고등학생을 위한 단계별 AI 도우미 소프트웨어 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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앱 개발에서 나온 측정 기록, 개념을 재는 조작적 정의 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 AP Research에서 앱·데이터 연구 프로젝트 완성하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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47a9c1848154
로봇의 균형과 넘어짐, 관절을 움직이는 모터의 힘 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Caltech 가상 로봇 균형 잡기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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2823c9ef3a35
사람 모양 로봇의 안전, 충돌을 피하는 안전거리 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Carnegie Mellon 사람 모양 로봇 안전 실험 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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터미널과 Git 기록, AI 코딩 에이전트의 권한과 승인 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 바이브 코딩(에이전틱 엔지니어링)으로 코드를 읽고 고치며 작업 과정 설명하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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3ba69b41d070
다음 장면을 예측하는 AI, AI 예측과 물리 계산의 차이 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Columbia AI가 다음 장면 예측하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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54106c6357e3
영상 속 물체의 움직임, 재질의 딱딱함 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Columbia 영상으로 가상 물체 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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ae0900be3e45
사람을 돕는 돌봄 로봇, 로봇팔이 닿는 범위 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Cornell 돌봄 로봇 안전 실험 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
학부모 안내 보기학습실 제공
게임과 영상의 감정 설계, 스펙으로 지휘하는 AI 에이전트 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 파이썬과 AI로 감정 반응 작품 만들고 평가하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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0b81d7e8cc07
로봇 학습용 시범 자료, 자료의 중복과 치우침 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Georgia Tech 연습 자료 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
학부모 안내 보기수업 준비 완료
49315552e7f6
로봇의 위치 판단, 센서 오차와 불확실성 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Georgia Tech 로봇 센서와 위치 찾기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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9ec5bab2bbec
드론의 충돌 회피, 연습과 점수로 배우는 AI 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Harvard 장애물을 피하는 드론 학습 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
학부모 안내 보기개설 준비 중
외운 답보다 현실을 설명하는 수학 모형에서 중요한 원리를 깊이 이해하고 싶다면 IB DP 수학 AI (응용과 해석) 과정이 잘 맞습니다.
통계와 가설 검정 관련 시험 문제를 풀고 틀린 이유와 고친 과정을 남깁니다.
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b07bab525ccb
로봇 관절 각도 계산, 장애물을 피하는 경로 계획 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 MIT 로봇 움직임과 길 찾기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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cdb8c90f402c
로봇팔이 물체를 잡는 원리, 카메라로 읽는 모양과 거리 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 MIT 로봇팔로 물체 찾고 옮기기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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26e9a5bbb5b9
흔들리는 로봇의 균형, 움직임을 정하는 물리 규칙 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 MIT 흔들리는 로봇 균형 잡기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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9cf80fb42687
가상 로봇과 현실의 차이, 로봇의 무게와 마찰값 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Princeton 가상과 현실의 차이 줄이기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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78980ee463b9
가정용 로봇의 집안일, 물건 상태와 행동 순서 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Stanford 가정용 로봇 집안일 배우기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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1dc7ebe4ca1f
교차로 사고 위험, 자율주행 자동차의 안전 규칙 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Stanford 안전한 교차로 실험 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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d309eaecc18a
사람 시범으로 배우는 로봇, 시범의 수와 품질 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Stanford 사람 시범 따라 배우기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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5ce6643f3092
로봇팔이 물체를 집는 원리, 로봇이 보는 카메라와 거리 정보 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 Stanford 로봇팔 물체 집기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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1fa2af7496be
적은 연습으로 배우는 로봇, 학습을 돕는 사람 시범 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 UC Berkeley 적은 연습으로 로봇 가르치기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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62ff3a5896b4
여러 로봇의 동시 연습, 로봇 학습의 성공률 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 UCSD 여러 로봇 함께 가르치기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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c3e38133450b
바퀴와 팔이 달린 로봇, 무게와 바닥 마찰 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 UIUC 가상 로봇 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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eeb361ef02bc
말로 목표를 정하는 드론, 카메라로 만든 주변 지도 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 UPenn 말로 목표를 정하는 드론 탐색 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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게임 루프와 NPC 상태 전환, 익명 플레이 데이터와 밸런스 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 익명 플레이 기록으로 AI 게임 기능 시험하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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빛 센서 교정과 측정 오차, 여러 센서를 합친 공간 판단 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 여러 센서를 합쳐 안전한 LEGO 공간 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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BPM·에너지·음높이 특징, 사람마다 다른 감정 라벨 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 음악 특징과 감정 이름 비교하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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격자 지도와 경로 계획, ArUco 마커와 물체 인식 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 여러 센서로 제한된 자율 로봇 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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경기 이벤트 좌표 데이터, 선수 연봉과 기록의 관계 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 스포츠 자료와 자세 영상 분석하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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공간이 만드는 기분, AI 에이전트가 표대로 만드는 웹앱 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 표로 계획해 반응하는 AI 작품 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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Python 코드의 실행 흐름, AI 답이 틀릴 때의 안전장치 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 중학생을 위한 파이썬 AI 프로그램 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
학부모 안내 보기수업 준비 완료
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날개가 받는 양력과 항력, 날개 끝 소용돌이 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 공력 계산으로 날개 모양과 비행 성능 비교하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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위성의 자세와 회전, 목표 방향을 향한 자동 보정 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 우주선이 스스로 방향을 잡게 만들기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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전자기파의 반사와 굴절, 두 파동이 만드는 간섭무늬 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 전자기파의 반사와 간섭 가상 실험하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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시간에 따라 변하는 추력, 연소 면적과 내부 압력 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 로켓 모터 내부 압력과 추력 변화 비교하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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로켓의 안정성과 무게중심, 핀과 노즈 모양의 공기 저항 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 화면에서 로켓을 날려 비행 원리 실험하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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달·화성 탐사차의 주행, 바퀴의 미끄러짐과 마찰 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 물리 계산으로 달·화성 탐사차 움직임 비교하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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연료 비율과 연소 온도, 노즐에서 빨라지는 기체 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 연소 계산으로 연료 조건과 추진 성능 비교하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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바람과 날씨가 바꾸는 로켓 궤적, 움직이며 회전하는 로켓 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 파이썬 계산으로 로켓 궤적과 날씨 오차 비교하기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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위성 궤도와 중력, 궤도를 조금씩 바꾸는 힘 같은 주제를 보며 자꾸 '왜?'라는 질문이 생긴다면 위성 궤도를 계산하고 흔들리는 원인 찾기 과정이 잘 맞습니다.
근거로 질문을 확인한 뒤 자기만의 확장 프로젝트를 만들고 설명합니다.
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성장 마인드셋 피드백이 한 번의 실수 뒤 다시 도전하는 선택을 바꾸는지, 청소년기에 또래 피드백이 더 중요하게 느껴지는 이유, 청소년 뇌가 전략을 바꾸며 배우는 과정이 궁금한가요? Social Brain Lab은 Stanford와 Harvard의 연구 질문을 개인정보 없는 행동 실험, 자료 분석과 GitHub 연구 기록으로 바꿉니다.
학부모 안내 보기필터를 초기화하거나 다른 연령대를 선택해 주세요.
AI·데이터 과정 86개 가운데 35개는 공개된 코드 저장소를 수업에서 그대로 엽니다.
학생이 보는 화면이 달라지지 않도록 커밋 하나로 버전을 고정했고, 카드에 적힌 고정 버전을 누르면 그 버전이 바로 열립니다.

metrica-sports/sample-data
e706dd506b36

SkillCorner/opendata
c1e17a0cc3e0
SoccerNet/sn-gamestate
1c9583450672

hudl/open-data
b0bc9f22dd77intelligent-control-lab/spark
2823c9ef3a35WangYixuan12/interactive_world_sim
3ba69b41d070gtbook/robotics
49315552e7f6harvard-edge/AirLearning
9ec5bab2bbecRobotLocomotion/drake
b07bab525ccbRussTedrake/underactuated
26e9a5bbb5b9StanfordVL/BEHAVIOR-1K
78980ee463b9rail-berkeley/serl
1fa2af7496beSIGRobotics-UIUC/LeKiwi-sim
c3e38133450bKumarRobotics/HALO
eeb361ef02bc








미리보기 카드는 GitHub이 저장소마다 만드는 이미지이고, CIT가 2026-09-02에 내려받았습니다.
수업은 CIT가 독립적으로 설계했으며 저장소를 공개한 곳의 제휴·보증 과정이 아닙니다. 이용 조건은 저장소마다 달라 검토 시점에 확인한 내용을 옮겨 적었습니다.
학생이 대학 연구자의 질문, 확인 방법, 결과로 말할 수 있는 범위를 설명합니다. 그다음 자기 확장 프로젝트의 질문·선택·결과·한계를 구분해 보여 줍니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.

연령을 출발점으로 삼고 현재 지식, 자기주도성, 지속하고 싶은 작업을 함께 비교하세요. 이 안내에는 안내 과정 86개의 대상과 선수 학습이 정리되어 있습니다.
네. 온라인 또는 서울 강남구 압구정 오프라인에서 개별 수업과 소규모 그룹 수업을 운영합니다. 무료 준비도 상담에서 선택한 과정의 가능한 방식과 시작점을 확인합니다.
연령과 준비도에 따라 중학생 AI 수업, 고등학생 AI 프로젝트, 머신러닝 수업 같은 과정을 살펴볼 수 있습니다. 현재 카탈로그에 등록된 과정만 안내합니다.
연구자가 무엇을 왜 물었는지, 어떤 방법으로 확인했는지, 결과로 무엇까지 말할 수 있는지를 먼저 설명합니다.
그다음 방법 하나를 자기 질문으로 확장하고 선택·결과·한계를 기록합니다.
데이터 기록, 바꾸기 전 기준 결과 비교, 모델 평가, 오류 분석, 학생 본인의 의사결정 기록이 근거가 될 수 있습니다.
대학 이름은 그 연구를 누가 공개했는지 알려 주고, 학생이 무엇을 했는지는 학생의 설명이 보여 줍니다.
학생의 목표, 준비도, 선호 장소, 수업 인원과 현재 운영 가능 여부를 먼저 확인합니다. 상담과 레벨 확인은 무료이며 등록 전에 제안 일정과 수강료를 안내합니다.