머신러닝, 딥러닝 기초 with Python, Keras

추천 모델을 노트북에서만 확인하면, 회원이 로그인해서 쓰는 사이트로는 이어지지 않습니다. 영화 평점만으로 SVD, MF, Transformer의 다음 평점을 같은 기준으로 예측하고, 한글 장르가 보이는 추천 화면과 Docker 배포, GitHub까지 한 흐름으로 완성합니다.

데이터 분석 입문자를 위한 파이썬 데이터 분석 전과정 기본 기술 익히기 강의입니다. 실제 현업에서 데이터 분석 기술을 활용하고 있는 이커머스 기획자 및 개발자로써, 파이썬 데이터 분석 전과정을 쉽게 익히고, 바로 활용할 수 있도록 만들었습니다.

40여 종의 경제 지표와 주가 데이터를 AI로 분석하여, S&P 500, QQQ ETF뿐만 아니라 개별 종목까지 예측하는 강력한 주가 분석 모델을 직접 만들어보세요!

머신러닝의 주요 알고리즘과 딥러닝을 이해하고, 인공지능을 알아가보자!

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

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

- Kaggle 대회 실전 프로젝트: 데이터 탐색부터 제출까지 - 튜토리얼 그다음, 진짜 Kaggle 대회 처음부터 끝까지 따라 하기 Kaggle에 가입하고 타이타닉 튜토리얼까지 끝냈는데, 막상 진짜 대회 앞에서는 어디서부터 손대야 할지 막막하셨나요? 남의 노트북을 복사해 제출만 하다 보면 "내 점수는 왜 안 오르지?"라는 벽에 부딪힙니다. 이 강의는 실제 Kaggle 대회 하나를 데이터 탐색, 검증 설계, 피처 엔지니어링, 모델링, 제출까지 처음부터 끝까지 함께 진행합니다. 코드를 외우는 대신 "무엇을 왜 시도하고, 그 효과를 어떻게 검증하는가"라는 대회의 사고 흐름을 몸에 익히게 해드립니다. [본인의 대회 참가·수상 경험 또는 실무 경험 한 줄]

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.

AI 엔지니어 입문자를 위한 강의는 데이터 처리부터 모델 개발, 클라우드와 MLOps, 그리고 윤리적 고려까지 전 과정을 짧게 체험할 수 있도록 구성되었습니다. 단순히 모델을 만드는 데서 그치지 않고, 실제 서비스로 연결하는 과정을 이해해 실무 감각을 익히는 데 중점을 둡니다. AI를 처음 배우는 분들도 쉽게 따라올 수 있도록 실습과 예제를 곁들여 진행합니다.

Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델, BERT, Encoder-Decoder 기반의 MarianMT 번역 모델, Vision Transformer 까지 코드로 직접 구현하며 Transformer에 대해 속속들이 배우게 됩니다.

1. AI 자격증, AICE Associate를 취득하기 위한 파이썬 코딩 학습 2. 기초부터 응용까지 단계적인 파이썬 코딩 학습 3. AI 분야 석학 고려대학교 김중헌 교수의 강의

AI 원리와 구조 이해하기 : AI의 작동 원리부터 판단과 학습까지 AI는 어떻게 작동하고, 무엇을 근거로 판단하며, 어떻게 학습하고 발전할까요? 인공지능을 제대로 이해하기 위해서는 단순히 AI 도구를 사용하는 것을 넘어, 그 안에서 작동하는 핵심 원리와 구조를 이해하는 것이 중요합니다. 본 강의는 AI의 작동 원리, 데이터 처리와 판단 과정, 학습과 변화의 메커니즘을 하나의 과정으로 통합하여 체계적으로 설명합니다. 복잡한 수학 공식이나 어려운 프로그래밍보다는 직관적인 개념 설명과 다양한 사례를 통해 초보자도 AI의 내부 구조와 작동 흐름을 쉽게 이해할 수 있도록 구성했습니다. 이 강의를 통해 AI가 결과를 만들어 내는 과정부터 판단의 근거, 학습을 통해 성능이 개선되는 원리까지 폭넓게 이해할 수 있습니다. AI를 단순히 사용하는 수준을 넘어, AI의 작동 원리와 한계를 이해하고 실무에서 보다 효과적으로 활용하기 위한 기초 역량을 갖추어 보세요.

머신러닝을 배우면 정확도를 올리는 법을 익힙니다. 그런데 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려 주지 않은 질문이 남습니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 지금 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구를 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 이야기하고 반도체 교재는 회로를 이야기하는데, 그 사이를 잇는 자료가 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하며 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정은 알고리즘 여섯 개를 파이썬으로 직접 만들면서, 만들 때마다 곱셈과 비교와 메모리와 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. 곱셈 몇 번이라는 말은 그 자체로 크기를 가늠할 수 없지만, 보드의 몇 퍼센트라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 지나 여섯 모델을 한 표에 모으면 예상과 다른 그림이 나옵니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 썼는데 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 내리고, 자릿수를 관리하고, 회로를 채점할 기준까지 만듭니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

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.

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 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.

AI 개발을 시작하는 분들께 무엇을 공부해야하는지 안내해 드립니다.

최초 국가공인 AI 자격증 단기 합격 목표! 강사가 직접 시험을 치르고 재구성한 실전 문제 풀이 3회분과 코드 템플릿 제공

손 인식 예제는 돌려 봤는데 내 손동작을 AI에게 가르쳐 쓸 만한 결과물로 만드는 길이 막막한 분께, 개발 총괄과 직업훈련 교강사 교육 경험을 살려 설치부터 데이터 수집, 학습, 웹 화면 완성까지 웹캠 하나로 끝까지 안내합니다.