머신러닝 이론 및 파이썬 실습

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.

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

AI를 배우는 첫걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 그 중 첫번째, 인공지능과 친해지는 기초이론 단계! 다양한 예시로 머신러닝 기초개념 습득 및 이론 복습을 위한 쪽지시험까지!

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

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.

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.

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

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.

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.

이 강좌에서 기대할 수 있는 것 LangGraph를 사용하여 고급 AI 에이전트를 설계하고 배포하는 방법을 익히기 위한 궁극적인 가이드인 'LangGraph in Action'에 오신 것을 환영합니다. 이 강좌에서는 모듈식이며 확장 가능하고 프로덕션 환경에 바로 적용할 수 있는 에이전트를 구축하는 기초를 실습 위주의 방식으로 탐구합니다. LangGraph의 상태 기반 설계의 기초를 이해하는 것부터 풀스택 애플리케이션을 제작하는 것까지, AI 에이전트를 실제로 구현하는 데 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 강좌 주요 내용 상태 기반 설계: 노드(nodes)와 에지(edges)라는 LangGraph의 핵심 철학을 깊이 있게 다루어 구조화되고 유지보수가 용이한 에이전트를 생성합니다. 메모리 관리: 체크포인터(checkpointers)를 활용한 단기 메모리와 Store 객체를 활용한 장기 메모리를 탐구하여, 적응하고 학습하는 에이전트를 구현합니다. 고급 워크플로우: Human-in-the-loop 시스템을 구축하고, 병렬 실행을 구현하며, 멀티 에이전트 패턴을 마스터합니다. 프로덕션용 개발: 비동기 작업, 서브그래프(subgraphs)를 배우고 FastAPI와 Docker를 사용하여 풀스택 애플리케이션을 제작합니다. 강좌를 마칠 때쯤이면 강력한 이론적 이해뿐만 아니라 오픈소스 도구만을 사용하여 어디서나 AI 에이전트를 배포할 수 있는 실무 기술을 갖추게 될 것입니다. 최신 기술을 앞서가려는 개발자이든, AI 툴킷을 확장하려는 숙련된 엔지니어이든, 이 강좌는 빠르게 성장하는 AI 에이전트 분야에 필요한 역량을 제공합니다. 실제 애플리케이션에서 AI 에이전트 도입이 증가함에 따라, 이 강좌는 실질적인 과제를 해결하는 고급 시스템을 설계, 구축 및 배포할 수 있도록 준비시켜 줍니다. 함께 AI의 미래를 만들고 구축해 봅시다!

Mastering Model Context Protocol (MCP)는 개발자가 실제적이고 안전하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 AI 백엔드를 구축할 수 있도록 돕기 위해 설계된 실무 중심의 엔지니어링 강의입니다. 수천 명의 학생들이 LLM 통합, 도구 호출(tool calling), 백엔드 아키텍처와 관련된 혼란을 극복하도록 도운 후, 저는 다음과 같은 가장 흔한 문제들을 해결하기 위해 이 강의를 만들었습니다. “LLM이 안전하게 호출할 수 있는 신뢰할 수 있는 백엔드를 어떻게 구축하나요?” “SSE, stdio, streamable-http 중 무엇을 선택해야 하나요?” “FastAPI, Auth0, LangGraph를 사용하여 MCP를 실제 애플리케이션으로 어떻게 확장하나요?” “MCP 도구, 리소스, 프롬프트, 컨텍스트를 어떻게 구조화해야 하나요?” 이 강의에서는 최소 기능의 MCP 서버를 구동하는 것부터 완전히 안전한 Docker 기반 시스템을 배포하는 것까지 단계별로 안내합니다. 모든 레슨은 실습 위주로 구성되어 복잡함을 제거하고, 현대적인 AI 시스템 구축을 위한 명확하고 반복 가능한 워크플로우를 제공합니다. 모호한 튜토리얼에 답답함을 느끼고 MCP에 대한 명확하고 구체적인 엔지니어링 수준의 이해를 원하신다면, 이 강의는 바로 여러분을 위해 만들어졌습니다.

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

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.

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

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.

본 강의는 Node.js와 TypeScript 환경에서 최신 Gemini API SDK(@google/genai)를 다루는 것을 목표로 합니다. 텍스트, 이미지, 비디오를 동시에 처리하는 멀티모달 기술을 사용하는 방법을 배웁니다. API 키 발급부터 프로젝트 세팅, 모델 호출까지 전 과정을 실습합니다.

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.

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.

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.

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.

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.