**상세 커리큘럼**
1. 암호화폐 가격을 예측해보자: 문제 정의 (15분 26초)
2. 예측을 위해 어떤 데이터가 필요한가 (17분 23초)
3. AI 예측이 위험해지는 순간들 (AI 윤리) (12분 17초)
4. 이 프로젝트에서 Python은 어떤 역할을 하는가 (15분 26초)
5. 예측 실험을 위한 실습 환경 준비하기 (14분 24초)
6. 암호화폐 가격은 어떤 시계열 데이터인가 (14분 36초)
7. 과거 평균으로 미래를 예측해보기 (16분 53초)
8. 가격은 얼마나 흔들리는가: 변동성 계산 (16분 44초)
9. 같은 평균, 다른 결과: 시간 구간 나누기 (15분 05초)
10. 깨진 데이터로 예측하면 어떤 일이 생길까 (14분 06초)
11. 예측을 위해 데이터를 집계해보자 (SQL) (19분 56초)
12. 가장 단순한 예측 기준선 만들기 (16분 50초)
13. 예측이 틀렸다는 것은 무엇을 의미할까 (20분 46초)
14. 우리가 풀고 있는 예측 문제 다시 정의하기 (11분 00초)
15. 예측 결과를 숫자로 해석하는 법 (12분 22초)
16. 암호화폐 데이터 API로 최신 데이터 가져오기 (16분 27초)
17. 왜 예측 모델은 항상 잘 작동하지 않는가 (17분 22초)
18. 예측 모델과 추천 모델은 무엇이 다른가 (19분 49초)
19. 유튜브·인스타는 왜 예측이 아닌 추천을 할까 (18분 50초)
20. 예측 데이터를 추천 데이터로 바꿔보기 (23분 20초)
21. 가격 예측과 콘텐츠 추천의 수학적 공통점 (14분 40초)
22. AI는 언제 예측보다 추천을 선택하는가 (21분 45초)
23. 예측 모델을 직접 만들지 않는 이유 (14분 57초)
24. 암호화폐 예측 모델 API 활용해보기 (17분 58초)
25. 예측 결과를 어떻게 전달해야 하는가 (AI 윤리 확장) (10분 10초)
26. 암호화폐 예측 프로젝트 전체 정리 (17분 07초)
27. AI 예측을 이해했다는 것은 무엇인가 (15분 24초)
28. 추천 결과 분석 및 전체 정리 (21분 54초)