파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

딥러닝을 활용한 생성모델 AI 모델의 작동 원리를 이해하고 실습을 통해 활용 방법을 습득합니다.

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

현대 비즈니스 세계에서 데이터 보안과 사기 방지는 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 강의는 인공지능(AI)을 활용하여 이상거래를 효과적으로 감지하고 분석하는 방법에 대해 집중적으로 다룹니다. 파이썬(Python)과 머신러닝을 활용하여 이상거래, 신용카드 사기, 생산 라인의 이상 등 다양한 산업 분야에서 발생하는 이상치를 조기에 탐지, 검출할 수 있도록 하는 인공지능 모델을 구축해 봅니다.

코딩이 처음이신가요, 아니면 코딩 기술을 한 단계 업그레이드하고 싶으신가요? 파이썬, 그 강력하고 유연한 언어로 여러분을 안내할 이 강의는 모든 수준의 학습자를 위해 설계되었습니다. "따라하기" 방식으로 진행되는 이 강의는, 여러분이 실제로 코드를 작성하고 실행하면서 학습할 수 있게 합니다. 이 강의를 통해 파이썬이 왜 가장 인기 있는 프로그래밍 언어인지 알게 될 것입니다. 인공지능부터 웹 개발까지 다양한 영역에서 무궁무진한 가능성을 보여주는 파이썬 언어의 습득은 개인의 잠재력을 크게 올릴 수 있는 기회가 될 것입니다.

이 강의는 딥러닝을 활용한 이미지와 객체 인식의 원리를 기초부터 최신 모델까지 단계적으로 배우는 과정입니다. - 기초 다지기: 파이토치(Pytorch)로 텐서와 신경망 기본 구조 이해 - 이미지 이해하기: 컴퓨터 비전의 개념, 이미지 데이터 구조, 증강(Augmentation) 기법 학습 - CNN 모델 학습: 합성곱 신경망(CNN)으로 이미지 분류 실습 (CIFAR-10 등) - 전이 학습(Transfer Learning): 기존 학습된 모델을 활용해 적은 데이터로 빠르게 학습 - 객체 탐지(Object Detection): R-CNN, YOLO, SSD, DETR 등 최신 객체 탐지 모델 이해 및 실습 - 세그멘테이션(Segmentation): U-Net, Mask R-CNN을 통한 픽셀 단위 객체 분할 경험

데이터의 바다에서 길을 찾고, 인공지능의 미래를 탐험하세요. 이 강의는 빅데이터와 인공지능(AI)이라는 두 개의 거대한 테크놀로지의 흐름을 탐구하고, 이들이 어떻게 우리의 삶과 업무에 혁신을 가져오고 있는지를 살펴봅니다.

주식, 환율, 코인, 부동산, 채권 등 금융 데이터는 주변에서 쉽게 접할 수 있고 우리에게 돈을 벌 수 있는 기회를 제공하지만 대부분의 사람들은 그 특성과 다루는 방법을 알지 못해 소중한 기회를 놓치고 있습니다. 이 강의를 통해 다양한 금융 데이터의 의미 파악과 파이썬을 이용한 분석 방법을 배울 수 있습니다.

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

본 강의는 추천시스템의 기본개념부터 딥러닝 적용원리까지 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 등 다양한 추천 알고리즘을 배우며 추천 서비스 개발을 위한 실무역량을 키워보세요!

최근 인공지능 분야의 놀라운 성과는 모두 강화 학습 분야에서 발표되고 있습니다. 로봇, 자율 주행 기술, 인간을 닮은 기계 등 진정한 인공 지능 기술의 혁신을 이루어 내고 있는 강화 학습 기술을 초보자의 시선으로 알기 쉽게 기초에서 고급 수준까지 다루었습니다.

자연어 처리(NLP)는 인공지능의 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 이 강의는 NLP의 기초부터 시작하여, 딥러닝을 이용한 최신 NLP 기술까지 폭넓게 다룹니다. 특히, ChatGPT와 같은 최첨단 생성 모델에 대한 심도 있는 이해를 제공합니다.

직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다. 최신 Pytorch version 을 반영하였습니다.

웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

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

🧩 복잡한 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다. 🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

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.

이 과정은 식품·의약품 제조업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 방법을 다룹니다. 원자재 관리, 생산 공정, 품질 검사, 규제 준수 등 주요 단계에서 AI가 어떻게 적용되는지 실제 사례를 통해 배우며, 불량률 감소와 효율적인 운영 전략을 이해할 수 있습니다. 이 과정을 통해 학습자는 ▲식품·의약품 산업 특성과 AI 도입 필요성 ▲데이터 기반 품질 관리 ▲예측 유지보수 및 설비 효율화 ▲규제 준수 모니터링과 리스크 관리 ▲국내외 도입 사례 분석 등을 익히며, 현장에서 곧바로 적용 가능한 전략과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.

안녕하세요! 데이터 분석하시면서 매번 똑같은 코드를 반복해서 쓰느라 지치신 적 없으신가요? 😫 이제 PyCaret으로 여러분의 프로젝트에 날개를 달아보세요! 🚀 이 강의는 단 5줄의 코드로 머신러닝의 지루하고 복잡한 과정을 대부분 자동화하는 비법을 알려드려요. 이 강의를 들으면 이렇게 달라질 거예요! ✨ 실전 프로젝트 마스터: 📈고객 구매 예측(분류), 📉의료비 예측(회귀), 🧩고객 그룹핑(군집), ⏳항공 승객 수 예측(시계열)까지! 4가지 핵심 프로젝트를 직접 따라 하며 '진짜' 문제 해결 능력을 기를 수 있어요. 전문가 스킬 장착: 여기서 끝이 아니에요! 🤖 만든 모델을 MLOps로 관리하고, 클릭 몇 번으로 API 서버까지 뚝딱 만드는 전문가 스킬도 쏙쏙 알려드려요. 정말 신기하죠? 워라밸 사수: 무엇보다 여러분의 반복 업무는 확 줄이고, 핵심 분석에만 집중하게 해 드릴게요. 칼퇴는 보너스랍니다! 😉 코딩이 아직 익숙하지 않은 분도, 생산성을 폭발적으로 높이고 싶은 현직 전문가도 모두 환영해요! 👋 저와 함께 '10배 빠른 데이터 과학자'로 거듭나 볼까요?

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 Part 3에서는 포트폴리오 이론 및 실전투자에 필요한 개념 및 코드로 구현하는 방법에 대해 배웁니다. Part 1 & 2에서는 금융데이터 분석을 위한 코드 구현 방법들에 대해서 주로 배웠다면, Part 3에서는 퀀트 투자에 있어 중요한 부분을 차지하는 '포트폴리오'에 대해서 배웁니다. 왜 포트폴리오를 만들어야할까? 라는 의문을 가지고 포트폴리오 이론을 배우며 이를 파이썬으로 구현도 하고, 실전 포트폴리오 투자에 필요한 코드 실습도 진행합니다. 해당 강의를 통해 여러분들만의 포트폴리오 투자에 있어 도움이 되기를 바라겠습니다

AI는 갑자기 나타난 기술이 아닙니다. 70년간의 도전과 실패를 이해해야, AI의 현재와 미래를 제대로 볼 수 있습니다. 👉 “AI 역사를 이해하는 순간, 원리와 미래가 함께 보입니다.” 지금 바로 시작하세요!

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.

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.

생성형 AI를 단순히 “쓰는 법”만 알면 한계가 있습니다. 원리를 이해해야만 AI를 제대로 활용하고, 기획·실무에 접목할 수 있습니다. 👉 “생성형 AI, 이제는 원리부터 이해할 때입니다.” 지금 시작하세요!

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.

인공지능의 핵심 구조인 인공신경망은 인간의 뇌 구조에서 착안되었습니다. 이 강의는 AI의 사고방식과 뇌 구조의 연결고리를 통찰력 있게 풀어내며, AI를 ‘제대로’ 이해하고 실무에 적용하려는 모든 사람을 위한 뇌인지 기반의 AI 원리 탐색 과정입니다.

AI는 단순 기술이 아니라 사람들의 질문과 시대의 흐름에서 탄생했습니다. 이 흐름을 이해하면, 어떤 신기술이 와도 두려움 없이 연결해낼 수 있습니다. 👉 “AI의 뿌리를 스토리로 배우는 순간, 맥락이 보입니다.” 지금 시작하세요!

논리적 사고 능력을 향상시키며, 프로그래밍을 위한 도구 사용법을 이해하고 문제해결을 위한 알고리즘을 설계할 수 있는 역량을 배양합니다.

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.