인공지능(AI) - 새로운 이미지를 만들어 주는 이디오그램(ideogram ai) 배우기

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 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 강좌는 인공지능(AI) 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 AI 음악 생성 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히고, 이를 활용해 자신만의 음악을 제작하는 실습을 단계별로 진행합니다. 단순히 버튼을 눌러 음악을 만드는 수준을 넘어, AI 모델의 원리와 음악 생성에 영향을 주는 주요 요소를 이해하고, 원하는 분위기·장르·악기 구성을 조정해 창의적인 결과물을 완성할 수 있도록 안내합니다. 강의를 마치면 AI를 친근하게 활용할 수 있는 자신감과 함께, 실생활·프로젝트·콘텐츠 제작 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 AI 음악 생성 역량을 갖추게 됩니다.

최신 딥러닝 기법인 GAN, BERT, RNN, CNN을 파이썬과 텐서플로2를 기반으로 다양하고 유용한 프로젝트를 이론과 함께 만들면서 배우는 딥러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

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.

무엇을 만들지 막막한 학습자에게 실무 제작 경험을 바탕으로 기획부터 숏폼 완성까지 안내합니다.

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.

AI 툴로 화려한 이미지는 만들어 낼 수 있을 것 같은데 도대체 어떤 컨텐츠를 기획해야 하지? 그리고 통일성 있게 한편의 쇼츠를 만들 수 있을까? 이런 부분들을 여섯개의 강의를 통해서 최대한 진행하실 수 있게 서포트 해드립니다.

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.

드디어 이전 7~8년간 애매하게 자리잡았던 AI보안성검토(국정원/금보원) 체크리스트를 이제서야 정확히 실무자 입장에서 정확하다라고 느낌이 오고 어떻게 관리체계를 변경/수립/운영해야할지 구성이 잡혔습니다. AI 보안은 무엇이며 앞으로 2026.6이후로 어떻게 개선해야할지 국내최고 기업(정보보안 국내 최고수준)기준으로 말씀드리겠습니다. (기초 및 개념설명 아님*) 이를 PART1(기본_개요)과 PART2(심화_보안성심의)로 구분하여 교육을 제작하였으니 참고바랍니다.

[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 네 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

디자이너의 생성형 AI 활용법🧙‍♂️ 캔바와 미드저니등 생성형 AI로 디자인 작업 효율을 극대화하는 실전 노하우를 공개합니다.

어렵게만 느껴졌던 홍보 기획과 디자인 강의를 한 번에 할 수 있다면? 아무 것도 모르는 초보도 인공지능을 이용해 전문가처럼 콘텐츠를 완성할 수 있어요!

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

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.

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[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 다섯 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

전략 수립, 레퍼런스 수집, 프롬프트, 실제 광고 대행사에서 AI로 일하는 방법을 구체적으로 보여드려요.

PPT는 만들 수 있지만, 여전히 시간과 품질이 고민이라면? 기획부터 디자인까지 AI로 ‘속도와 완성도’를 동시에 끌어올리세요!

신경망을 FPGA에 올린다 — 말은 익숙하지만, 실제로 해낸 사람은 드뭅니다. 캡스톤, 경진대회, 졸업작품에서 한 발 앞서고 싶다면, 모델을 학습시키는 것을 넘어 그 연산이 실제 칩 안에서 어떻게 도는지를 직접 만들고 증명할 수 있어야 합니다. 이 강의는 바로 그 지점, 이론과 실물 하드웨어 사이의 간극을 건너게 해드립니다. 실제 사람의 손글씨로 이루어진 MNIST 숫자를 인식하는 신경망 가속기(NPU)를 스펙 읽기부터 파이썬 골든 모델, Machine Learning학습, Verilog RTL 설계, FPGA 검증까지 처음부터 끝까지 직접 완성합니다. 라인 버퍼와 병렬 MAC로 만드는 Conv 계층, ReLU·MaxPool·Flatten을 거쳐 완전연결 계층과 Argmax까지 — 아홉 개 블록을 하나의 칩으로 통합하고, "파이썬 정답지와 하드웨어 출력이 한 비트도 다르지 않다(Bit-True)"를 스스로 증명합니다. 시뮬레이션은 멀쩡히 돌아가는데 결과만 미묘하게 다른, 그 답답한 순간을 넘어서는 법까지 강의에 담았습니다. 정수 양자화, 배열 축 순서 변환, 누산기 오버플로 방지처럼 일반 딥러닝 교재가 다루지 않는 실전 노하우를 하나씩 짚어드립니다. 저는 RISC-V CPU 설계와 FPGA Bit-True 검증을 오래 다뤄오며 겪은 시행착오를, 여러분이 반복하지 않도록 이 강의에 녹였습니다. 수업이 끝나면 "직접 설계하고, 증명했다"고 말할 수 있는 완성된 하드웨어 프로젝트가 손에 남습니다.