머신러닝 이론 및 파이썬 실습

데이터 과학 실무에서 유용하게 사용되는 Pandas 명령어들을 짧은 강의 형식으로 소개하며, 강의에 사용된 모든 코드는 깃허브에서 직접 보시고, 다운받아 실습하실 수 있습니다.

ElasticSearch, LogStash, Kibana 기초부터 설명합니다. 최종단계로 ELK 스택을 활용하여, 세계 인구 분석, 주식 분석을 하시는 본인의 모습을 발견하실 수 있습니다.

성공적으로 코딩 인터뷰 (개발자 면접)를 보기 위해 가져야 하는 필수 프로그래밍 문제와 해법을 다룹니다.

AI를 배우는 첫걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 딥러닝을 쉽고 빠르게 정복하기 위해 심화내용으로 짧은시간에 머신러닝과 딥러닝을 연결시키는 단계 !

딥러닝(Deep Learning)을 텐서플로(Tensorflow)를 활용하여 학습할 수 있는 강의입니다. 선형(Linear) 회귀, 로지스틱(Logistic) 회귀, 소프트맥스(Softmax) 회귀 모델을 배우고, 최종적으로 패션 이미지를 분류할 수 있는 MLP 모델을 만들어보세요!

이 강의는 LLM과 GPT의 기본 개념을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 수강생은 GPT API를 직접 활용해 챗봇을 만들고, Streamlit을 이용해 웹에서 실행할 수 있습니다. 기초부터 실습까지 경험하면서 AI 활용의 첫걸음을 확실히 다질 수 있습니다.

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

AI 시대의 필수 자격증, MS AI-900! 🚀 알고 계셨나요? ChatGPT는 Microsoft Azure에서만 운영됩니다! 최신 GPT 모델을 독점 제공하는 Microsoft Azure OpenAI를 제대로 활용하고 싶다면, 지금이 바로 기회입니다. AI-900 과정을 통해 Azure AI 서비스 전문가로 성장하고, 기업이 신뢰하는 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 마스터하세요. 글로벌 공인 인증까지 확보하여 진정한 AI 전문가로서 경쟁력을 높이세요!

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이론부터 최신 멀티모달, 에이전트 기반 RAG까지! 비전공자도 이해할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 논문 리뷰부터 실전 코드 구현까지, RAG를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했습니다.

빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

데이터분석가로 성장하고 싶은 스타터 분들을 위한 파이썬 기본 강의입니다. - 데이터 분석을 하고 싶지만 파이썬을 모르는 분 - 파이썬으로 머신러닝 배우고 싶은 분 - 빅데이터 분석기사 실기 시험을 준비하는 분 - 파이썬으로 머신러닝 기반 애플리케이션을 개발하고 싶은 분

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.