[AI 실습] Prompt-to-prompt 논문 구현을 통해 이해하는 Diffusion 모델

AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!

실무 적용과 면접 대비가 막막하시죠? 제 현업 경험을 녹여 CNN부터 DETR까지 코드 중심으로 확실히 잡아드립니다.

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.

본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

코딩 없는 풀스택 시스템 구축: 한국어 프롬프트(바이브 코딩)만으로 데이터 수집부터 AI·ML 분석, 웹 대시보드까지 전체 파이프라인을 직접 완성합니다. 100% 자동화 파이프라인 소유: 매일 아침 텔레그램으로 S&P 500 스크리닝 및 투자 의견을 수신하는 독립적인 주식 분석 도구를 확보합니다. 실전 데이터 기반 투자 프레임워크 체득: 실제 운영 중인 소스 코드를 바탕으로 기관 수준의 데이터 분석 및 리스크 관리 역량을 내 것으로 만듭니다.

모든 게임의 룰이 바뀐다 — 양자 컴퓨터로 열리는 비즈니스의 새로운 차원 단순한 기술 발전을 넘어 산업 전반의 패러다임을 바꿀 양자 컴퓨터는 이미 미래 비즈니스 환경을 결정짓는 핵심 변수로 부상했습니다. 양자 컴퓨터에 대한 기본 원리부터 금융, 제약, 보안 등 전 산업에 걸친 혁신 사례와 글로벌 빅테크의 전략적 움직임을 통해 거대한 기술 변화의 흐름을 통찰력 있게 분석합니다. 복잡한 물리학 지식 없이도 양자 리터러시를 갖추고 싶은 실무자에게 미래형 인재로 거듭날 수 있는 가장 확실한 로드맵을 제공합니다.

손 인식 예제는 돌려 봤는데 내 손동작을 AI에게 가르쳐 쓸 만한 결과물로 만드는 길이 막막한 분께, 개발 총괄과 직업훈련 교강사 교육 경험을 살려 설치부터 데이터 수집, 학습, 웹 화면 완성까지 웹캠 하나로 끝까지 안내합니다.

삼성전자 DS부문 메모리·S.LSI·Foundry·TSP·AVP 평가및분석, SK하이닉스 PE·AE·Solution PE를 준비하지만 사업부와 직무 차이에서 막히는 취업준비생을 위한 강의입니다. 제품평가 직무의 실제 업무 흐름을 기준으로 회사별 직무명을 정리하고, 본인의 전공 경험을 자소서와 면접에서 쓸 수 있는 직무 언어로 바꾸는 방법을 배웁니다. Analog 회로설계, Verilog/FPGA, 공정 실험, 데이터 분석 경험 등을 수율·Wafer Map·Shmoo Plot·불량 분석 키워드와 연결해 지원 전략을 세울 수 있습니다.

AI가 짜준 SQL, 오류 없이 실행됐다고 맞는 결과일까요? 한 행의 뜻·값·조회·집계·변경·동시 요청에서 빠진 기준을 찾아내고, AI에게 어떤 데이터 규칙을 전달하고 어떤 근거로 결과를 검토해야 하는지 배워요.

에이전트 개념 및 실전을 한 번에?! OpenClaw 기반으로 완성하는, 끊김 없는 통합 과정. (Mac 추천)

AI가 코드를 짜주는 시대, 개발자에게는 그 코드가 왜 느려지고 어디서 잘못될 수 있는지 판단하는 힘이 필요합니다. CPU와 스레드의 기초부터 여러 작업이 함께 실행되는 원리까지, 실습과 상세한 노트·시뮬레이션으로 차근차근 이해합니다. 이를 바탕으로 성능 문제의 원인을 찾고, 빠르고 안정적인 시스템을 설계하는 기본기를 기릅니다.

- Kaggle 대회 실전 프로젝트: 데이터 탐색부터 제출까지 - 튜토리얼 그다음, 진짜 Kaggle 대회 처음부터 끝까지 따라 하기 Kaggle에 가입하고 타이타닉 튜토리얼까지 끝냈는데, 막상 진짜 대회 앞에서는 어디서부터 손대야 할지 막막하셨나요? 남의 노트북을 복사해 제출만 하다 보면 "내 점수는 왜 안 오르지?"라는 벽에 부딪힙니다. 이 강의는 실제 Kaggle 대회 하나를 데이터 탐색, 검증 설계, 피처 엔지니어링, 모델링, 제출까지 처음부터 끝까지 함께 진행합니다. 코드를 외우는 대신 "무엇을 왜 시도하고, 그 효과를 어떻게 검증하는가"라는 대회의 사고 흐름을 몸에 익히게 해드립니다. [본인의 대회 참가·수상 경험 또는 실무 경험 한 줄]

AI 서비스 사용전에 알아야 할 용어인 토큰과 컨텍스트의 의미와 LLM이 왜 '생성형' AI라고 불리는지 알 수 있습니다. 비정형 텍스트 데이터를 정형 데이터로 가공하여 PPT와 대시보드를 생성하는 간단한 실습을 Claude for Desktop으로 진합니다. Claude Code의 설치부터 기본 사용법까지 학습해 바이브 코딩을 시작할 수 있는 기초를 완성합니다.

Figma디자인 + AI활용코딩 + 배포까지 풀스택 코스!! [피그마 + 바이브코딩 (HTML/CSS/Tailwind/React) + Git + vercel 배포] 내 디자인 그대로!! 1픽셀도 오차없이 바이브코딩으로 완성! AI활용으로 실무 생산성을 5배 높이는 풀스택 공략집! 디자인도 코딩도 모두 가능한 풀스택 디자이너, 당신도 될 수 있습니다. ✅ 내 디자인의 의도까지 한 픽셀의 오차 없이 구현 ✅ AI가 이해하는 디자인 설계 ✅ AI를 정확하게 통제하는 프롬프트 제작능력 ✅ AI가 맘대로 작성한 코드 척척 수정능력 디자인부터 코딩 배포까지 1/5로 단축되는 놀라운 경험을 느립니다.

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.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이론부터 최신 멀티모달, 에이전트 기반 RAG까지! 비전공자도 이해할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 논문 리뷰부터 실전 코드 구현까지, RAG를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했습니다.

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!

이제 당신의 상상력이 최고의 게임 기획서가 됩니다! AI와 함께라면, 마치 레고를 조립하듯 즐겁게 대화하며 여러분의 첫 게임을 완성할 수 있습니다. 구글 Gemini Pro를 무료로 사용해보세요!

단순한 시스템 프롬프트를 넘어, 페르소나 설계와 Structured Outputs를 활용해 사용자를 기억하고 관계가 변화하는 AI 캐릭터 챗봇을 구현합니다. 제공되는 시작 프로젝트 기반으로 OpenAI API를 안전하게 호출하고, JSON Schema와 Zod로 감정·신뢰도·기억을 검증 가능한 형태로 처리하며, AI 코딩 에이전트를 제약 조건 안에서 활용하는 방법을 30분 실습으로 완성합니다.

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