처음 시작하는 MATLAB

파이썬을 활용해 기계학습 기술을 학습하고, 실제 데이터 정보 추출 방법 및 예측 모델 개발 능력을 향상해보자!

파이썬 프로그래밍 언어의 기본적인 내용을 학습함으로써 인공지능에 필요한 파이썬 코딩 능력을 습득해보자!

머신러닝의 주요 알고리즘과 딥러닝을 이해하고, 인공지능을 알아가보자!

ChatGPT, 생성형 AI를 활용해 창작자가 되어보자!

파이썬 사용을 위한 기초를 다지고 데이터 분석 문제를 해결해보자!

인공지능과 데이터의 다양한 요소들을 이해하고 Chat GPT와 코딩 단계 없는 프로그래밍을 활용해 실생활 문제를 해결함으로써 수학적 사고를 바탕으로 한 합리적 의사 결정 모델을 찾는 역량을 키워보자!

Keras를 활용해보며 머신러닝과 딥러닝에 대한 모델 알고리즘을 이해해보자!

리액트를 활용한 웹 애플리케이션 개발 능력을 갖추고 실무에 적용할 수 있는 역량을 키워보자!

다양한 자료구조와 알고리즘을 학습하고, 프로그래밍을 통해 이를 구현하는 실습 능력을 길러보자!

코딩, 사물인터넷(IoT)에 흥미있는 디지털 인재라면? 마이크로파이썬을 통해 프로그래밍에 입문해보자!

사물인터넷(IoT)에 흥미있는 디지털 인재라면? 아두이노(Arduino)를 통해 사물인터넷에 입문해보자!

Git과 GitHub를 다루는 법을 익히고 협업을 위해 사용해보자!

블록 코딩을 통해 텍스트 코딩을 체험하고, 아두이노를 제어해보자!

프로그래밍 기술, 알고리즘 기술, 통계 분석 기술에 대한 전문 역량을 함양해보자!

컴퓨터공학 전공자를 위한 객체지향 개념에 바탕을 둔 Java 프로그래밍

실생활 및 전공의 문제를 실제 컴퓨터 프로그램으로 옮겨보기 위한 학습과 파이썬 기반 인공지능 도구 활용을 연습해보자!

웹 상에서 데이터를 수집하는 방법을 익히고, 머신러닝의 지도학습 모델을 생성해보자!

C++ 언어의 기본 개념과 객체지향 개념을 배우면서 설계해보고, 구현해보고, 개발해보자!

인공지능과 AI 윤리를 이해 및 학습하고, 자신의 전공 분야와 접목하여 인공지능 디지털 역량을 강화해보자!

논리적 사고 능력을 향상시키며, 4차 산업혁명시대에 자신의 전공과 정보통신기술을 융합할 수 있는 역량을 배양합니다.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.

AI/딥러닝, 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽 등에 필요한 최적화이론 입니다. 최적화이론1에서는 중점적으로 다변수함수의 정의와 다변수함수의 미분을 다루고 있습니다. 왜 그럴까요! 모든 최적화 문제는 다변수 함수 형태로 표현되기 때문입니다. 정확한 다변수 함수의 정의와 미분개념을 습득하시면 위 분야의 이론적 접근이 상당히 쉬워집니다.

1. 코딩 없이 데이터분석과 AI 모델링을 수행하는 AutoML 플랫폼을 활용한 AI 실습 2. 데이터분석을 위한 데이터 탐색, 시각화, 전처리 과정을 거쳐 AI 모델링까지 수행 3. 이 과정은 KT에서 주관하는 AI 자격증인 AICE Basic 합격에 최적화되어 있음

4차 산업혁명 기술의 핵심인 ICBM (IoT, Cloud, Big Data, ML) 및 자율주행차, 메타버스 등의 관련 기술을 기초부터 학습하여, 향후 기술의 변화를 대비할 수 있는 역량을 키우도록 합니다.

- 저는 4년차 AI 스타트업을 운영하는 Research Engineer/AI PM 입니다. - 이 영상은 인공지능을 "지금", "2026년"에 공부를 시작하려는 분들을 위한 강의입니다. - 대학생 친구들을 보다보면 인공지능을 어떻게 시작해야하는지 감도 못잡는 친구들이 많습니다. - 본 강의를 듣고나서 인공지능을 공부하기 시작할 수 있다면 좋겠습니다. - 참고로, 본 강의는 "내 업무에 AI 활용" 혹은 "GPT를 이용한 수익화 방법 시작하기" 이런 강의가 아닙니다. - 학생, 대학원생, 혹은 개발자 분들이 인공지능을 공부하고싶을 때 어떻게 시작하면 좋을지에 대한 영상입니다.

수학과 코딩은 잘 모르지만 머신러닝의 트렌드를 파악하고 머신러닝 기술을 활용해서 프로덕트를 기획하고 싶은 분들을 위한 머신러닝 기초 강의입니다.

실습보다 이론과 맥락에 집중하여, 딥러닝을 깊이 있게 정리하고 큰 그림을 잡고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다. 딥러닝의 뿌리가 되는 수학·통계적 배경을 쉽게 이해할 수 있으며, 현대 딥러닝의 주요 모델인 AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo 등의 원리를 개발자 관점에서 직관적으로 해석해 드립니다.