[AICE] Basic 합격을 위한 맞춤 강의

1. 국내 유일 국가공인 AI 자격증, AICE Associate 합격을 위한 모의고사 문제풀이 2. 실제 AICE Associate 출제 문제와 동일한 유형의 모의고사 12회 풀이 강좌

1. 국내 유일 공인 AI 국가공인자격증, AICE Associate 합격을 위한 실습 중심의 강의 2. 파이썬 기반으로 데이터분석과 AI 모델링을 할 수 있는 단계까지 학습.

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

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100회 이상 진행한 딥러닝 교육 경험을 바탕으로, 수강생들이 가장 많이 어려워했던 핵심 기초 이론을 체계적으로 정리한 강의입니다. 이 강의는 비전공자도 이해할 수 있도록 수학적 직관, 모델 학습 원리, 코드 구현을 단계적으로 연결해 설명하며, 단순한 라이브러리 사용법이 아닌 AI 모델이 학습되는 근본 구조와 작동 원리를 깊이 있게 다룹니다. 경사하강법, 오차 함수, 최적화, 퍼셉트론, 다층 신경망, 오차역전파 등 딥러닝의 핵심 기초 기술을 직접 수식과 코드로 구현해 보면서, AI 원리를 이해하는 실력 있는 엔지니어로 성장하도록 설계된 실전형 입문 과정입니다.

캐나다 국립 대학교 교수님들의 특강으로 이루어진 강의. 파이썬, 코듀, 스크래치 프로그래밍 입문/기초와 실전 활용을 모두 담았습니다. 강의를 수료한 뒤 코드스프린트의 글로벌 수료증 받아가세요 : )

"유튜브에 널린 뻔한 AI 이론과 챗봇 예제는 이제 쓰레기통에 버리십시오. 제조업의 언어를 알고, 공정의 본질을 꿰뚫는 대한민국 유일무이한 '7대 산업군 통합 제조 AI 바이블'입니다." 안녕하세요, 지식공유자 바이트탐정입니다. 현재 수많은 기업과 실무자들이 '제조 DX(디지털 트랜스포메이션)'와 'AI 도입'을 외치고 있습니다. 하지만 시중의 대다수 강의는 제조업의 척박한 현장 실무를 전혀 모르는 IT 개발자나 컨설턴트들의 뜬구름 잡는 이론에 그치고 있습니다. 본 과정은 이론을 위한 강의가 아닙니다. 대한민국 국가대표 7대 제조 산업군의 실제 도메인 지식(Domain Knowledge)과 최신 AI 프레임워크를 유기적으로 결합하여, 내일 당장 현업에 적용할 수 있는 '실전형 제조 DX 시나리오 아키텍처'를 제공합니다.

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.

이 강의는 기출문제 풀이만으로 정보처리기사 실기를 준비하는 과정입니다. 불필요한 이론이나 방대한 내용 대신, 실제 시험에 반복 출제되는 기출문제를 중심으로 학습하여 ‘합격’에 바로 연결될 수 있도록 설계했습니다. 최신 기출 경향을 반영해 핵심 포인트와 출제 패턴을 빠르게 파악할 수 있으며, 문제 풀이 과정을 통해 답안 작성 요령까지 익힐 수 있습니다. 짧은 시간에 효율적으로 합격을 노리는 수험생에게 최적화된 강의입니다.

ChatGPT에게 받는 맞춤형 일대일 파이썬 코딩 과외! 코드를 읽고 쓸 수 있는 힘, 코딩 리터러시(Coding literacy) 역량을 키워보셔요!

「프로그래밍을 시작하고 싶지만, 어디서부터 배워야 할지 모르겠다…」 그런 초보자분들에게 딱 맞는 입문 강좌입니다. 본 강좌에서는 Mac 사용자를 위해 최적화된 환경에서, Python의 기초를 90분 만에 효율적으로 배울 수 있습니다. Google Colaboratory를 사용하기 때문에, 소프트웨어 설치 불필요! 바로 실습에 들어갈 수 있습니다.

개발을 처음 시작하는 사람들을 위한 강의입니다. 개발 언어보다도, UI프레임워크 보다도 먼저시작해야 할 프로그래밍적 사고 입니다.

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

프로그래밍 및 파이썬에 대한 기초 개념 학습을 토대로 파이썬으로 수학 문제를 풀어봅니다. (방정식의 해와 근, 그래프 그리기)

분야 무관! 개발자라면 실무에서 꼭 알고 있어야 할 핵심 기본기를 쉽게 + 코드 위주로 다루는 강의입니다. 성장하고 싶은 모든 주니어 개발자와 취준생에게 이 강의를 적극 추천합니다.

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 강의가 특별한 이유: 핵심 장점 • 직관적인 시각화: Pygame 2D 시뮬레이션으로 알고리즘 동작을 실시간으로 직접 확인 • 실제 구현 경험: 이론을 넘어 직접 코딩하며 자율 주행 알고리즘 체득 • 핵심 알고리즘 마스터: 다익스트라, 퓨어 퍼슈트, ICP 등 필수 알고리즘 집중 학습 • 단계별 심화 학습: 기초부터 SLAM까지 체계적인 난이도 구성 • Lidar 기반 SLAM: 미지 환경에서의 맵 구축 및 위치 추정 실습

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.

파이썬을 몰라도 괜찮아요! 이 강의는 프로그래밍이 처음인 분도 따라할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 고전 게임 스페이스 인베이더를 직접 만들면서 Python 기초 문법과 Pygame을 활용한 2D game-programming을 자연스럽게 익힐 수 있어요. 게임을 만들며 배우는 만큼 지루할 틈 없이, 내 손으로 무언가를 완성하는 성취감을 느낄 수 있습니다.

이 강의는 Transformer를 단순히 “구현하는 법”이 아니라, 왜 이런 구조가 만들어졌는지, 각 모듈이 어떤 역할을 하는지, 그리고 전체 모델이 어떻게 작동하는지를 설계자의 관점에서 해부하는 과정입니다. Self-Attention과 Multi-Head Attention의 내부 계산 원리를 깊이 있게 분석하고, Positional Encoding, Feed-Forward Network, Encoder·Decoder 구조가 어떤 한계를 해결하기 위해 등장했는지를 수식·논문·구현 코드로 직접 확인합니다. Attention에서 출발해 Transformer 전체 구조를 직접 조립하고, 실제로 학습까지 수행하며 모델이 어떻게 동작하는지 체득합니다. 이 강의는 “Transformer를 완전히 이해하고 싶은 사람”을 위한 가장 구조적이고 실전적인 로드맵입니다.

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.

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.