인공지능 개발 Part 3 실전 머신러닝 프로젝트

"데이터 분석 그 이상, 예측 모델의 설계부터 최적화까지 (총 29강)" 데이터 분석은 끝냈지만, 막상 모델을 만들려니 막막하신가요? 단순히 라이브러리를 호출하는 법을 넘어, 각 알고리즘의 작동 원리와 최적의 모델 검증 전략을 완벽히 내 것으로 만들어 드립니다.

: "수학적 기초부터 최신 모델까지, Pytorch로 완성하는 딥러닝 파이프라인 (총 44강)" 단순히 model.fit()만 호출하는 법을 배우는 시대는 지났습니다. 인공 신경망의 밑바닥인 미분과 경사하강법부터, 현업에서 필수적인 pytorch 활용법, 그리고 이미지와 시계열 데이터를 다루는 CNN/RNN까지! 딥러닝의 모든 과정을 체계적으로 정복해 드립니다. 이제 분석된 데이터를 넘어, 인간의 뇌를 모방한 인공지능이 스스로 학습하고 판단하는 놀라운 딥러닝의 세계로 들어오세요.

* 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

: "환경 구축부터 7가지 실무 프로젝트까지, 데이터 도메인을 넘나드는 딥러닝 풀스택 여정 (총 35강)" 단순히 예제 코드를 따라 하는 수준을 넘어, 실제 현업에서 다루는 다양한 형태의 데이터를 딥러닝으로 요리하는 법을 배웁니다. CPU/GPU 개발 환경 구축부터 시작하여 분리수거 분류(이미지), 주가 예측(시계열), 심전도 이상탐지(AE), 애니메이션화(GAN), 의료 영상 분할(U-Net), 사운드 분류(오디오)까지! 딥러닝의 핵심 알고리즘들을 실전 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

: "수학적 기초부터 최신 모델까지, 텐서플로로 완성하는 딥러닝 파이프라인 (총 44강)" 단순히 model.fit()만 호출하는 법을 배우는 시대는 지났습니다. 인공 신경망의 밑바닥인 미분과 경사하강법부터, 현업에서 필수적인 텐서플로(TensorFlow)와 케라스(Keras) 활용법, 그리고 이미지와 시계열 데이터를 다루는 CNN/RNN까지! 딥러닝의 모든 과정을 체계적으로 정복해 드립니다. 이제 분석된 데이터를 넘어, 인간의 뇌를 모방한 인공지능이 스스로 학습하고 판단하는 놀라운 딥러닝의 세계로 들어오세요.

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.

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

안드로이드 앱개발을 위해 꼭 필요한 자바 부분을 선별해서 강의를 만들었습니다. 총 강의 시간 13시간 30분입니다. 안드로이드 개발하기전에 한번 정리 하시면 많은 도움이 될것입니다. 유튜브 소프트캠퍼스 채널에 더 많은 강의가 있습니다. 많은 도움이 되었으면 합니다. 강사 윤재성 강사

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.

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

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

2024년 최신 버전 및 17시간 48분 러닝타임 이 과정 하나로 kotlin 완전 정복할 수 있습니다.

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.

c#언어를 기반으로 유니티를 이용해서 제작 단계별로 디펜스 게임을 제작을 익힙니다

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

Unity 장르별 실전 프로젝트 중 쿠키런 같은 런 게임의 기본 원리를 습득하여 Unity 게임을 제작할 수 있다.

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

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

수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다.

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.

복잡한 분석과 예측을 효율적으로 진행하는 머신러닝에 대해 이해하고 실습하는 과정! 어렵고 복잡할 것만 같았던 머신러닝도 마소캠퍼스의 <파이썬 머신러닝>과 함께라면 쉽고 재미있게 핵심을 깨우치실 수 있습니다.

자연어 처리 기술의 출발부터 시작해서 최신 LLM 모형에 이르기까지의 과정에서 개발된 다양한 언어 모형들을 상세히 설명합니다.

기본적인 자연어처리 기법(Natural Language Processing)과 딥러닝을 활용한 다양한 텍스트 task에 대해 다룹니다.

LLM 서비스를 기획하기 위해 사용자가 요구하는 사항을 수집하고 분석하는 방법을 살펴봅니다.

빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 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.

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.

실습을 통해 고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들을 학습해봅니다.

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.

AI가 브라우저를 직접 열고 셸 스크립트를 작성하여 서버 문제를 해결한다면 어떨까요? 윈도우와 리눅스를 넘나들며 OpenClaw로 구현하는 실전 자동화 노하우를 통해, 복잡한 설정 없이도 나만의 강력한 원격 개발 환경을 완성하는 최단 경로를 안내해 드립니다.

맷플롯립 라이브러리를 이용한 데이터 시각화를 다루는 강의입니다.

AI에게 원하는 답을 정확히 얻어내는 '프롬프트 엔지니어링'의 핵심 기술을 배웁니다. 왕초보의 첫걸음부터 전문가의 실전 응용까지, AI 활용 능력을 극대화하세요!

시험 유형과 출제 경향을 한눈에! 약 100문제로 실전 감각을 강화하세요. 혼자 준비해도, 체계적으로 학습할 수 있는 AWS AI Practitioner 실전 시험 완벽 대비

SSIS, SSAS, MachineLearning, BI, ETL. 국내의 도서, 유튜브, 강의, 블로그, 학원에서 찾아볼 수 없는 중요한 기술을 배울 수 있습니다. 국내 대기업, 미국 대기업 및 미국 주정부 자금 지원 기관 취업에 관심 있는 분들께도 추천해요.

실리콘밸리 소프트웨어 엔지니어에게 배우는 빅데이터를 처리하는 방법 & 파이썬을 이용해 아파치 스파크로 빅데이터 코드를 개발하는 법을 가르쳐 드립니다. 현재 14년차 소프트웨어 개발자로 웹 어플리케이션, 빅데이타 그리고 SRE & 데브옵스까지 파이썬으로 다 처리하고 있습니다. 파이썬을 이용해, 빅데이터 직군에서 꼭 알아야하는 아파치 스파크에 대해서 쉽고 깊게 배울 수 있는 기회를 절대 놓치지 마세요!

ADsP 자격증 All-In-One 강의! 초단기 완성! 참고 서적: "모두의 ADsP 치트시트" https://wikidocs.net/book/18829

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.

이젠 직감이 아닌 데이터로 말하는 시대. ChatGPT와 함께 데이터 분석을 쉽게 배워보세요!