Advanced concepts for Deep learning

딥러닝의 근간이 되는 이론들의 컨셉을 정확하게 직관화할 수 있게 도와드립니다.

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출시되자마자 바로 시작해서 14일간 써본 결과 취준생도 현업자도 모두 바로 적용할수 있는 클로드 코드! (AI 코딩) 라고 모두에게 추천하는 이유를 바로 알려드립니다.

그림으로 딥러닝 트랜스포머 동작을 완벽히 이해합니다

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이 강의는 LLM과 GPT의 기본 개념을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 수강생은 GPT API를 직접 활용해 챗봇을 만들고, Streamlit을 이용해 웹에서 실행할 수 있습니다. 기초부터 실습까지 경험하면서 AI 활용의 첫걸음을 확실히 다질 수 있습니다.

챗지피티(ChatGPT)나 클로드 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 깊이 있게 탐구하면서 개발 역량을 키울 수 있습니다. 흔히 접하기 어려운 다양한 정보와 개발 기법을 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.

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

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.

이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.

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.

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.

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

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.

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

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

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.

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

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.

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

게임 이미지 에셋, 아트 리소스, 개인 취미 그림 활용에 매번 돈을 쓰고 계셨나요? 생성형 AI가 홍수처럼 몰아치는 이 시대!! 내가 원하는 이미지를 직접 생성해보는 경험을 선사해드립니다. 자신의 로컬 컴퓨터를 기반으로 이미지를 '직접' 생성할 수 있는 기회, 스테이블디퓨전을 통해 펼쳐보세요!