윤재성의 인공지능 개발 AI Part 2 실전 머신러닝 알고리즘 A to Z 마스터

본 강의는 멋쟁이사자처럼 앱스쿨: 안드로이드 강의를 진행 하시는 윤재성 강사님 강의 입니다.

본 강의는 총 4개의 파트로 구성되어 있는 자바 안드로이드 앱 개발 과정입니다. 세 번째 강의에서는 안드로이드 앱에서 데이터 관리와 네트워크에 대해 살펴봅니다.

현재 안드로이드는 자바 언어와 Kotlin 언어로 개발할 수 있습니다. 어떤 언어를 사용하여도 같은 안드로이드 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 애플리케이션 개발에 대한 기초 부터 심화까지 대부분의 내용을 다루고 있으며 기초적인 내용부터 전부 Kotlin 언어를 이용해 코드를 작성하고 있습니다. 또한 구글의 최신 UI 라이브러리인 Material 3를 이용하고 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 전체 과정 중 3가지 프로젝트를 수행하여 보는 과정입니다. 프로젝트 수행시 Hilt, Retrofit, RoomDatabaes, MVVM 등 현업에서 실제로 사용중인 고급 기법을 익히실 수 있습니다. 또한 안드로이드 개발 도구 안에서 제미나이를 활용한 바이브 코딩을 수행하여 AI를 이용한 생산성 증대를 가져올 수 있다. 저희 소프트 캠퍼스는 항상 최신 강의를 제공하도록 노력하겠습니다.

JSP 기초 부터 차량 구매 쇼핑몰 프로젝트까지 완성할 수 있는 강의로, 학습을 마치면 바로 실전 프로젝트를 수행할 수 있게 됩니다. (본 강의는 질의응답을 제공하지 않는 강의입니다.)

쉬운 설명과 예제를 현업에 바로 적용할 수 있도록 구성 하였습니다.

3개의 실전 프로젝트 (메모 어플리케이션, LBS 어플리케이션, FireBase를 이용한 게시판 어플리케이션 ) 개발 한다.

본 강의는 총 4개의 파트로 구성되어 있는 자바 안드로이드 앱 개발 과정입니다. 두 번째 강의에서는 실습 예제를 통해 메뉴와 4대 구성요소에 대해 살펴봅니다.

* 100% 실전형 커리큘럼: 문법 공부가 아닌, 데이터를 직접 다루는 실습 위주 구성 * 머신러닝 선수 필승 코스: AI 학습 전 반드시 알아야 할 전처리 기법 완벽 정리 * 데이터 분석 도구 마스터: Numpy(수치연산), Pandas(데이터제어) 핵심 기능 정복 * 시각화 인사이트 도출: Matplotlib, Seaborn을 활용한 데이터 시각화 스킬 전수 * 통계 기초 다지기: 데이터의 특성을 파악하는 기초 통계 및 그룹 분석 기법 학습

카카오와 라인에서 이모티콘 작가로 활동 하고 계신 김영삼 강사님의 이모티콘 디자인 부터 카카오톡, 라인에 이모티콘을 제작하여 제안하고 수익을 내는 모든 경험을 강의로 담았습니다.

본 과정은 리액트를 이용하여 프론트 웹을 개발할 수 있는 방법에 대해 학습합니다. 리액트를 위한 자바스크립트 핵심문법, CDN 기반 리액트 개발, NPM 기반 리액트 개발 방법 학습 합니다.

JSP WEB MVC Model2 Programming에 대해 이해하고, MVC Model2 게시판 프로젝트를 통해 실전에서의 적용 방법을 익힐 수 있습니다. (본 강사의 질의응답을 제공하지 않는 강의입니다.)

본 과정은 Spring Framework를 학습할 수 있는 과정입니다. 대부분의 강좌들이 Spring MVC Project만을 소개하고 있는데 이 때문에 용어, 개념, 동작 원리등을 제대로 파악하지 못하게 되어 어떻게 동작하는지 모르고 학습을 하게 됩니다

파이션 개발 입문 과정으로 많은 예제를 통해 쉽게 습득 할수 있다.

MySQL을 통해 모바일/웹 개발에 필수인 DataBase 개발을 마스터 할수 있다.

유니티 환경에서 C#을 학습 합니다. C#을 배우면서 유니티 개발 환경을 자연스럽게 익힐 수 있어 초급 개발자에게 매우 유익할것입니다.

소프트웨어 개발 기반언어 C언어 입문 과정

안드로이드는 자바 언어와 Kotlin 언어로 개발할 수 있습니다. 어떤 언어를 사용하여도 같은 안드로이드 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 애플리케이션 개발에 대한 기초 부터 심화까지 대부분의 내용을 다루고 있으며 기초적인 내용부터 전부 Kotlin 언어를 이용해 코드를 작성하고 있습니다. 또한 구글의 최신 UI 라이브러리인 Material 3를 이용하고 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 전체 과정 중 액션바, 데이터 관리, 리소스 관리, 센서, 네트워크에 관한 내용이 주를 이루고 있습니다.

현재 안드로이드는 자바 언어와 Kotlin 언어로 개발할 수 있습니다. 어떤 언어를 사용하여도 같은 안드로이드 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 애플리케이션 개발에 대한 기초 부터 심화까지 대부분의 내용을 다루고 있으며 기초적인 내용부터 전부 Kotlin 언어를 이용해 코드를 작성하고 있습니다. 또한 구글의 최신 UI 라이브러리인 Material 3를 이용하고 있습니다. 본 강좌는 안드로이드 전체 과정 중 메뉴와 안드로이드 애플리케이션의 구성요소, 쓰래드, Fragment에 관한 내용이 주를 이루고 있으며 차기 과정에서는 보다 심도있는 과정을 다룰 예정에 있습니다. 저희 소프트 캠퍼스는 항상 최신 강의를 제공하도록 노력하겠습니다. 감사합니다.

Unity6를 활용한 하이브리드 캐주얼 게임을 제작 할 수 있다.

최신 Materai 3 라이브러리와 함께하는 안드로이드 15버전 앱 개발 part1 UI 프로그래밍 과정 입니다.

최초로 공개된 ChatGPT 오픈소스 GPT-OSS 누구보다 빠르게 찍먹하기. GPT-OSS가 뭔지 알아보고 로컬에서 돌리면서 누구보다 빠르게 GPT-OSS 로 초격차를 만드세요!

"AI와 함께 코딩하는 시대, 자바 개발자의 새로운 생산성 패러다임" 이 강의는 자바 개발자를 위한 Cursor AI 실전 활용 가이드입니다. 단순히 AI의 코드를 받아쓰는 것을 넘어, AI와 협업하며 개발 효율을 극대화하는 바이브 코딩(Vibe Coding) 방식을 배웁니다. Cursor의 강력한 코드 이해·리팩터링·문서화 기능을 활용해, 실무 프로젝트에서 바로 적용할 수 있는 AI 코딩 워크플로우를 단계별로 익히게 됩니다. AI가 코드를 대신 쓰는 시대, 이제는 "AI를 잘 다루는 개발자"가 경쟁력입니다. 이 강의와 함께 자바 개발자로서 한 단계 업그레이드된 개발 경험을 시작해 보세요.

이 강의는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 를 👉 개념 설명에서 끝내지 않고 👉 실제로 동작하는 구조를 직접 만들며 👉 확장·고도화까지 경험하는 실습 중심 강의입니다. 단순한 RAG 예제에서 출발하여, Advanced RAG → Modular RAG → Agent 기반 RAG까지 현업에서 바로 활용 가능한 수준으로 단계적으로 학습합니다.

이 강의는 생성형 인공지능 모델 중 Diffusion 모델과 관련된 실습을 수행합니다. 대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 prompt-to-prompt 논문을 함께 읽어보고 구현해 봄으로써, 최신 인공지능 논문을 이해할 수 있는 능력을 함양할 수 있기를 기대합니다.

React + SpringAI로 만드는 안전신문고 AI 신고 서비스 개발 Neo + Essential 5번째 프로젝트 강의는 정부 시스템 개선 아이디어 안전신문고 신고 시스템 구축 입니다!

서버 세팅부터 블로그·유튜브 자동화까지, n8n으로 완전한 AI 워크플로우를 구축합니다. 컨타보 VPS 기반 서버 설치, 우분투·도커·포르테이너 환경 세팅, 도메인 연결과 HTTPS 보안 설정까지 안정적인 운영 환경을 실습합니다. FastAPI와 Docker를 활용한 검색 API·파일 서버 개발, Airtable과 n8n 연동, 블로그 AI 에이전트 구축, 이미지·영상 자동화까지 다룹니다. 실제 서비스 운영에 바로 적용 가능한 수익형 자동화 전략을 완성할 수 있습니다.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

AI는 이제 선택이 아닌 생존의 문제입니다. 3일 걸리던 개발을 30분으로 단축하고, 반복 업무는 AI에게 맡기고 당신은 더 중요한 문제 해결에 집중하세요. 이론이 아닌 실무에서 바로 써먹는 AI 네이티브 개발법으로, 회사에서 "AI 잘하는 개발자"로 인정받는 확실한 방법을 알려드립니다.

하나의 플랫폼에서 회의록도 쓰고, 앱도 만들고, 영상 제작까지. Google AI Studio로 AI 멀티플레이어가 되어보세요!

2025년 한 해 동안 뜨거웠던 생성형 AI, LLM, 에이전트 이슈들을 한 번에 싹 정리해 드려요! 주요 AI 개발 3사(OpenAI, Google, Anthropic)의 발표 내용을 중심으로 25년 놀랍게 발전한 AI의 트렌드를 살펴볼게요.

현장에서 오프라인 환경에서도 얼굴인식이 어떻게 동작하는지 궁금했던 경험을 바탕으로, 이 강의에서는 React + Electron과 Python의 FastAPI 기반으로 구동되는 DeepFace를 활용해 얼굴인식 기반 출입·출결 관리의 기본 구조를 함께 만들어봅니다. 완성도보다는 동작 원리 이해와 개인 프로젝트로 확장할 수 있는 기초 다지기에 초점을 둡니다.

빠른 실행과 검증의 시대, 바이브 코딩으로 누구보다 빠르게 실행하세요! 광고, 결제 등 수익화까지 빼놓지 않고 내 손으로 이루어 보세요.

당신을 진정 실전 게임개발자로 만들어줄 강의. 실전 프로젝트 4개와 AI 특화 3개의 게임으로 한계를 넘어보세요!

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.

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.

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

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

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.

AI가 코드를 대신 짜주는 시대, 당신은 코더(Coder)'로 남을 것인가, '설계자(Architect)'로 도약할 것인가? 이 강의는 기초 구현은 가능하지만, 다음 스텝이 막막하거나 '물경력'의 늪에 빠질까 불안한 주니어 개발자를 위해 설계되었습니다. 우리는 단순한 클린 아키텍처 이론 학습을 넘어, 로버트 C. 마틴(Uncle Bob)의 고수준 설계 원칙을 AI 시대의 무기로 만드는 것을 목표로 합니다.

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.