인공지능 개발 Part 5 실전 딥러닝 프로젝트

소프트웨어 개발 기반언어 C언어 입문 과정

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.

"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.

JavaScript 언어에 대한 개요, 기초 문법, 제공 라이브러리까지 JavaScript에 대한 전반적인 내용을 학습할 수 있습니다.

CSS & CSS3 가장 쉽게 익히 실수 있을 것입니다. 자자 화이팅!! 입니다.

: "환경 구축부터 실무 비즈니스 프로젝트까지, 통계학으로 이커머스 매출의 답을 찾는 데이터 사이언스 여정 (총 38강)" 단순히 분석 도구의 사용법을 익히는 수준을 넘어, 실제 이커머스 현업에서 발생하는 로그 데이터를 통계적 프로세스로 요리하는 법을 배웁니다. 개발 환경 구축부터 기술 통계, 확률 분포, 가설 검정의 핵심 이론을 탄탄히 다진 후, 실제 유저 앱 체류 시간 및 구매 전환율 비교 분석, 그리고 다중 선형 회귀 분석을 통한 성과 기여도 계량화까지! 데이터 사이언티스트의 핵심인 '데이터 기반의 의사결정 및 분석 자동화 역량'을 실무 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

"환경 구축부터 실무 비즈니스 프로젝트까지, 데이터로 매출의 답을 찾는 데이터 사이언스 여정 (총 39강)"단순히 라이브러리 사용법을 익히는 수준을 넘어, 실제 이커머스 현업에서 다루는 데이터를 데이터 사이언스 프로세스로 요리하는 법을 배웁니다. 개발 환경 구축과 Numpy/Pandas 기초부터 시작하여 데이터 전처리, 통계 분석, 시각화, 그리고 비즈니스 시나리오 기반의 RFM 세그먼테이션과 가설 검증까지! 데이터 사이언티스트의 핵심 역량을 실무 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

"기초부터 7가지 도메인 프로젝트까지, 딥러닝의 A to Z를 완성하다 (총 41강)“ 단순히 모델을 호출하는 수준을 넘어, 현업의 트렌드인 PyTorch Lightning을 활용해 깔끔하고 효율적인 딥러닝 파이프라인을 구축하는 법을 배웁니다. 주가 예측부터 생성형 AI, 의료 영상, 사운드 분석까지 총 7개의 프로젝트를 직접 구현하며 어떤 데이터 앞에서도 당당한 AI 엔지니어로 성장하세요.

: "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.

: "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.

: "데이터 분석 그 이상, 5가지 실전 프로젝트로 완성하는 예측 모델링 (총 45강)“ 데이터 분석은 끝냈지만, 막상 모델을 만들려니 막막하신가요? 단순히 라이브러리를 호출하는 법을 넘어, 타이타닉 생존 예측부터 스팸 문자 분류까지 각 알고리즘의 작동 원리와 최적의 모델 검증 전략을 완벽히 내 것으로 만들어 드립니다.선형 모델부터 최신 앙상블 알고리즘, 그리고 자연어 처리(NLP) 기초까지, 현업에서 가장 강력한 위력을 발휘하는 프로젝트들을 체계적으로 정복합니다. 이제 분석된 데이터를 바탕으로 미래를 예측하는 인공지능 모델링의 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

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.

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.

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

"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.

단순 챗봇을 넘어선 에이전트 구현이 막막하신가요? 제가 직접 겪은 시행착오와 공식 문서 기반의 노하우로, 실무에 즉시 적용 가능한 중급 에이전트 구축법을 알려드립니다.

* 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

클로드코드 강의는 이걸로 종결하겠습니다. 이 강의는 클로드 코드가 어떻게, 그리고 왜 그렇게 동작하는지를 끝까지 파고들고, 하네스 엔지니어링의 구성요소를 직접 적용하는 법은 물론 공개된 프로덕션 코드까지 직접 해부합니다. 10년+ 현업 개발자의 노하우를 그대로 가져가, AI 에이전트 시대에서 핵심인재로 거듭나세요.

탐색 → 계획 → 구현 → 커밋. 검증된 AI 개발 워크플로우를 클로드 코드로 마스터하세요. MCP, 서브에이전트, 프롬프트 엔지니어링까지 23개 미션으로 익히고, 3개 실전 프로젝트를 완성합니다.

테스트를 먼저 설계하면, 구현은 AI가 대신합니다. 개발 속도와 품질을 동시에 잡는 실무형 개발 방식!

AI로 MVP를 만드는 건 이제 어렵지 않습니다. 하지만 대부분의 프로젝트는 그 다음 단계에서 멈춥니다. 👉 기능은 만들었는데 👉 개발이 계속 이어지지 않습니다 왜 이런 일이 생길까요? 문제는 코드가 아니라, 👉 AI가 지속적으로 일할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. --- 이 강의에서는 이미 만들어진 프로젝트를 기반으로, 👉 AI가 계속 개발을 이어갈 수 있는 구조를 👉 직접 구축하는 과정을 다룹니다 --- 단순히 AI 툴을 사용하는 것이 아니라, * docs 구조를 만들고 * SSOT를 정의하고 * 티켓 단위로 개발을 실행하고 * QA와 반복 구조까지 연결하여 👉 하나의 “AI 개발 시스템”으로 완성합니다 --- 이 과정을 통해 👉 사람이 직접 코딩하지 않아도 👉 개발이 계속 이어지는 구조 즉, 👉 AI를 팀처럼 운영하는 개발 시스템을 👉 직접 만들고 이해할 수 있습니다 --- 이 강의는 👉 내 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 구조를 만들고 싶은 분 👉 AI로 개발을 시작했지만, 지속이 어려웠던 분 👉 바이브 코딩 이후, 다음 단계로 넘어가고 싶은 분 을 위해 구성되었습니다. --- 단순히 배우는 것이 아니라, 👉 실행해보고 👉 실제로 동작하는 구조를 만들고 👉 자신의 프로젝트에 적용할 수 있는 형태로 가져가는 경험 을 제공합니다.

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

이 강의는 Threads 피드, Amazon 장바구니, Netflix 스트리밍 UI, Google Docs 협업 편집, Micro Frontend, Agentic UI, Observability 같은 실제 서비스 케이스를 통해 프론트엔드 시스템 디자인 사고방식을 훈련합니다.

AI와 그누보드를 활용해, IT 초보라도 아이디어 하나로 ‘나만의 플랫폼 CEO’가 되는 시대! 기획부터 배포까지 실제 개발 과정을 낱낱이 시연하고, 광고·쇼핑몰 등 다양한 수익화 방법까지 알려드립니다. 지금 바로 온라인 비즈니스를 시작하세요!

머신러닝을 배우면 정확도를 올리는 법을 익힙니다. 그런데 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려 주지 않은 질문이 남습니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 지금 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구를 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 이야기하고 반도체 교재는 회로를 이야기하는데, 그 사이를 잇는 자료가 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하며 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정은 알고리즘 여섯 개를 파이썬으로 직접 만들면서, 만들 때마다 곱셈과 비교와 메모리와 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. 곱셈 몇 번이라는 말은 그 자체로 크기를 가늠할 수 없지만, 보드의 몇 퍼센트라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 지나 여섯 모델을 한 표에 모으면 예상과 다른 그림이 나옵니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 썼는데 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 내리고, 자릿수를 관리하고, 회로를 채점할 기준까지 만듭니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

적분학의 이론, 수치 근사, 직관, 그리고 시각화. 수학-코딩 스킬을 향상시키세요.

AI가 코드를 대신 짜주는 시대일수록 시스템의 거시적인 뼈대를 꿰뚫어 보고 통제하는 '진짜 아키텍트'의 가치는 압도적으로 높아집니다. 본 강의는 프레임워크 뒤에 숨겨진 로우 레벨 네트워크와 TCP/UDP 소켓의 본질을 파헤쳐, 수백만 트래픽과 대용량 데이터 앞에서도 절대 터지지 않는 견고한 코어 엔진 설계 능력을 길러줍니다. 무작정 복사-붙여넣기만 반복하는 코더를 넘어 AI에게 명확한 시스템 단위의 정답을 지시하고 통제하는 대체 불가능한 마스터로 도약해 보세요

데이터의 뼈대를 세우는 가장 확실한 방법 파편화된 지식은 이제 그만. DAsP(데이터 아키텍처 준전문가) 자격 검증부터 실무 모델링 역량까지, 가장 완벽하게 구조화된 단 하나의 마스터 클래스. "데이터 모델링, 아직도 단편적인 암기에 의존하시나요?" 복잡한 비즈니스 요구사항을 명확한 데이터 구조로 번역하는 '설계자'의 역량은 IT 생태계에서 가장 대체 불가능한 무기입니다. 이 과정은 단순한 자격증 합격을 넘어, 전사적 데이터 흐름을 꿰뚫어 보는 실무적 통찰력을 제공합니다.

미적분학에 대한 깊은 이해와 직관을 개발하세요. 문제를 해결하고 손으로 그리고 Python으로 알고리즘을 구현하세요.

정리 안 된 코드, 쏟아지는 요구사항... AI로 돌파구를 찾고 싶다면 전 토스페이먼츠 기술이사가 알려주는, 레거시 환경에서 AI를 활용해 "일 잘하는 개발자"가 되는 방법 AI 시대에도 레거시는 사라지지 않습니다. 오늘 창업한 회사를 제외하면, 모든 회사에 레거시가 있다고 해도 과언이 아니죠. 그렇다면 우리는 이 현실에서 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 이 강의는 대규모 결제 서비스 조직을 이끌었던 전 토스페이먼츠 기술이사가 레거시 환경에서 AI를 활용해 효과적으로 일하는 방법을 직접 보여드립니다. 단순히 AI 사용법이나 코딩 스킬을 알려주는 강의가 아닙니다. 개발자로서 "생각하는 힘"을 키우고, 일을 잘하는 법을 느끼는 것이 목표입니다.

자바 개발자를 위한 AI 활용 마스터 가이드! 이 강좌는 AI가 파이썬만의 영역이란 편견을 깨고, 여러분의 자바 앱에 AI의 눈, 귀, 입, 코딩 능력까지 부여합니다. OpenAI API 기반으로 AI 아키텍트로 성장하세요. AI 작가, 번역가, 화가, 코딩 동료 등 다양한 AI 전문가를 직접 개발하며, 텍스트 요약, 감성 분석, 이미지 해설, 자바 코드 생성, 음성/텍스트 변환, 이미지/자막 생성 등 핵심 기능을 통합한 다기능 AI 어시스턴트를 만듭니다. 시스템 메시지로 AI의 역할을 부여하고, 유해 콘텐츠 검열까지 배우며 기존 자바 시스템의 경쟁력을 극대화할 절호의 기회입니다.

코딩 처음부터 내 앱 출시까지 한 번에?! 기본기와 실전을 하나로 잇는, 앱 빌드 올인원.

인공지능 학습과 연구에 필요한 최소한의 선형대수학을 탄탄하게 다지는 강의입니다. 인공지능 대학원 입시 준비는 물론, 논문을 읽고 연구를 진행할 때 자주 마주치는 핵심 개념과 기초적인 수치 선형대수학 기법까지 함께 다룹니다.

이 강의는 단순한 유행을 넘어, AI 도구와 협업하는 방법을 체계적으로 배우고, 출력 품질을 검증·개선하며, 애플리케이션을 처음부터 끝까지 구축·배포하는 과정을 다룹니다. AI에 관심 있는 개발자부터 팀 생산성을 높이고 싶은 팀 리더까지, 누구나 수강하실 수 있습니다.