[AICE] 파이썬으로 배우는 데이터 분석과 AI모델링

1. 코딩 없이 데이터분석과 AI 모델링을 수행하는 AutoML 플랫폼을 활용한 AI 실습 2. 데이터분석을 위한 데이터 탐색, 시각화, 전처리 과정을 거쳐 AI 모델링까지 수행 3. 이 과정은 KT에서 주관하는 AI 자격증인 AICE Basic 합격에 최적화되어 있음

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. AI 자격증, AICE Associate를 취득하기 위한 파이썬 코딩 학습 2. 기초부터 응용까지 단계적인 파이썬 코딩 학습 3. AI 분야 석학 고려대학교 김중헌 교수의 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. AI 자격증, AICE Associate를 취득하기 위한 파이썬 코딩 학습 2. 기초부터 응용까지 단계적인 파이썬 코딩 학습 3. AI 분야 석학 고려대학교 김중헌 교수의 강의

Microsoft AI-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 특강이며 2025년 5월기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 AI 개요, 머신러닝 기초, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 문서 인텔리전스, 지식 마이닝, 그리고 생성형 AI를 포함한 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공합니다

반도체에 대한 제조 혁신 방안을 벤치마킹하고 반도체 데이터로 코딩 없이 머신러닝, 딥러닝을 돌려볼 수 있습니다.

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.

이 강의를 통해 인공지능 대학원 입시 과정 및 준비 방법을 처음부터 끝까지 알아가실 수 있을 거예요! 합격 확률을 높이는 좋은 내용도 같이 알려드리겠습니다!

[강의 요약: 픽셀에서 실무까지, 명함 인식 시스템 구축]전처리(Pre-processing): 노이즈를 제거하고 가우시안 블러와 캐니 엣지로 명함의 '뼈대'를 추출하는 법을 배웠습니다.허프 변환(Hough Transform): 수만 개의 점 중에서 $(\rho, \theta)$ 투표 시스템을 통해 진짜 '테두리'를 선발하는 오디션 과정을 거쳤습니다.기하학적 추론: 복잡한 직선 방정식을 대입법과 행렬로 풀어내어, 명함의 네 꼭짓점$(x, y)$을 정밀하게 타격했습니다.데이터 정렬 및 필터링: 겹치는 선을 제거하고, 찾은 점들을 '좌상, 우상, 우하, 좌하' 순서로 이름표를 붙여주는 데이터 정제 기술을 익혔습니다.마법의 변환(Perspective): 삐딱한 이미지를 똑바로 펴거나, 반대로 내가 원하는 액자 속에 이미지를 합성하는 실무 기술로 대미를 장식했습니다. 📢 "수식만 보면 머리가 아프신가요? 저도 그랬습니다."개발 현장에서 이미지 처리 프로젝트를 처음 맡았을 때, 저를 가장 괴롭혔던 건 화면 가득한 $\sin, \cos$ 수식들이었습니다. 책에는 공식만 가득했고, 정작 **"이게 왜 내 코드에서 명함을 못 찾지?"**라는 실무적인 문제에 답해주는 곳은 없었습니다.저는 이 강의를 통해 수강생 여러분이 겪을 세 가지 고질적인 문제를 해결해 드리고자 합니다.1. "수학이 외계어처럼 느껴지는 문제" → [비유의 힘]으로 해결합니다.직선 방정식을 단순히 암기하는 것이 아니라, **'원점에서 쏜 레이저'**와 **'그림자 놀이'**로 이해시켜 드립니다. 원리를 이해하면 코드는 자연스럽게 따라옵니다. 제가 수많은 시행착오 끝에 찾아낸 '가장 쉬운 언어'로 수식을 번역해 드립니다.2. "이론은 아는데 응용이 안 되는 문제" → [데이터 오디션]으로 해결합니다.왜 내 명함 테두리가 10개나 생기는지, 왜 꼭짓점 순서가 뒤섞이는지... 실무에서 반드시 마주치는 '지저분한 데이터'를 어떻게 거르고 정렬하는지, 저의 디버깅 노하우를 모두 공개했습니다. 옥석을 가려내는 오디션 로직은 여러분의 프로젝트를 한 차원 높여줄 것입니다.3. "결과물이 따분한 문제" → [인터랙티브 합성]으로 마무리합니다.단순히 흑백 엣지만 보다 끝나는 강의가 아닙니다. 내가 직접 마우스로 찍은 '명예의 전당 액자' 속에 여러분이 만든 명함을 쏙 집어넣는 순간, 여러분은 단순한 코딩을 넘어 **'공간을 다루는 마법'**을 경험하시게 될 겁니다. "컴퓨터 비전은 수학이 아니라, 세상을 바라보는 새로운 눈을 갖는 과정입니다." 제가 현장에서 깨달은 그 짜릿한 'A-ha!' 모먼트를 여러분께 전달해 드리고 싶습니다. 이제 복잡한 이론서는 덮으셔도 좋습니다. 저와 함께 코드라는 붓으로 이미지를 자유자재로 그려보시죠!

이 강의는 확산모델(Diffusion Model)의 진화 과정을 논문과 코드로 완전 정복하는 실전 중심 마스터클래스입니다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)과 DDIM 등, 생성 AI의 핵심 모델들을 논문 원리부터 직접 구현하며 학습합니다. 각 모델의 등장 배경, 수식, 네트워크 구조(U-Net, VAE, Transformer), 학습 과정(Noise Schedule, Denoising Step), 그리고 성능 향상을 이끈 아이디어들을 단계별로 분석합니다.수강생은 모든 모델을 PyTorch 기반으로 직접 코딩하며, 논문을 이해하는 것에 그치지 않고 ‘재현하고 응용할 수 있는 실무 능력’을 얻게 됩니다. 또한, 모델 간의 차이와 발전 흐름을 비교하며, 어떻게 확장되는지를 명확히 이해하게 됩니다. 이 강의는 이론·코드·실습을 하나로, 연구자·개발자·창작자 모두에게 생성모델의 진화를 체계적으로 익힐 수 있는 여정을 제공합니다. 논문을 ‘읽는 것’을 넘어, 직접 구현하며 ‘이해하고 재창조’하는 경험을 지금 시작하세요.

Python 기초부터 실무 데이터 분석까지! 데이터를 처리, 시각화, 분석하며 비즈니스 문제를 해결하는 실무형 Python 스킬을 배웁니다.

이 강의는 AI를 쓰고는 있지만, 어디까지 믿고 써야 할지 헷갈리는 사람을 위해 AI를 일이나 작업 과정에 과하지 않게, 그러나 실제로 도움이 되게 사용하는 방법을 다룹니다. 전문적인 개발 지식이나 복잡한 도구를 전제로 하지 않고, 누구나 자신의 작업 흐름 속에서 AI를 어떻게 활용하면 좋은지에 초점을 맞춥니다. 프롬프트를 복잡하게 작성하는 법보다, **어떤 순간에 AI를 써야 하고 언제는 쓰지 않는 게 나은지**, AI의 결과를 그대로 믿지 않고 **확인하고 다듬는 사고 방식**을 중심으로 설명합니다. 이 강의를 통해 AI를 모든 것을 대신해 주는 자동화 도구가 아니라, 함께 생각을 정리하고 작업을 보조해 주는 **실용적인 파트너**로 활용하는 기준을 익히게 됩니다.

인공지능, AI, 에이전트… 뭔가 대단해 보이지만, 막상 해보면 생각보다 별 거 아닙니다. 그래서 간단한 기능을 직접 구현해보는 것이 중요합니다. 회사에서 실제로 쓸 수 있는 실용적인 프로젝트를 통해, 다양한 유즈케이스를 직접 경험하고, AI 에이전트를 활용하고 응용하는 방법까지 배워봅니다.

터틀 피아노, 타로 카드 운세 보기, 맞춤법 폭탄 게임, 숫자 퍼즐, 미로 탈출, 똥 피하기 게임 등 람다, 외부 모듈 설치, 인스턴스 변수, 파일 읽고 쓰기, 클래스와 모듈 등의 개념이 활용된 10가지 프로젝트 !

Python의 기초부터 응용까지 웹, 데이터분석, 크롤링, 업무자동화, GUI, 프로그래밍 등 Python으로 할 수 있는 모든 기능을 한 강좌에 담았습니다.

데이터 분석에 필요한 파이썬 기본적인 내용과 데이터 분석 프레임워크인(pandas) 그리고 데이터 분석 과정에 대해서 알아봅니다.

파이썬으로 블로그 운영에 필요한 프로그램도 만들고, 판매와 브랜딩으로 추가 수익까지 낼 수 있는 강의

데이터가 폭발적으로 증가하고 실시간 처리가 중요해지는 시대에 엣지 컴퓨팅은 더 이상 선택이 아닌 필수 기술로 자리매김하고 있습니다. 본 강의는 엣지 컴퓨팅의 핵심 개념부터 실제 비즈니스 환경에 적용하기 위한 구축 전략까지, 모든 것을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 본 강의를 통해 수강생 여러분은 엣지 컴퓨팅의 기본 원리를 탄탄히 다지고, 실제 업무 및 프로젝트에 적용할 수 있는 실질적인 지식과 노하우를 습득하게 됩니다. 미래 IT 환경의 핵심 기술인 엣지 컴퓨팅 전문가로 성장하기 위한 가장 확실한 첫걸음을 내딛어 보세요!

ChatGPT와 같은 AI의 근본이 되는 기술 LLM 과 Agent. LLM은 현 시점에 AGI에 가장 가까이 다가간 기술입니다. 이 강의에서는 일반인의 시선으로 LLM 과 Agent 기술에 대해 알아봅니다.

20회 가량의 면접을 통해 익힌 약 130여개의 ML/AI 엔지니어 면접 질문과 답안 총정리

파이썬을 활용해 기계학습 기술을 학습하고, 실제 데이터 정보 추출 방법 및 예측 모델 개발 능력을 향상해보자!

Numpy와 Pandas는 데이터 분석의 기본이자 AI 프레임워크의 기반으로, 제가 현업과 강의에서 쌓아온 핵심 활용 노하우를 담았습니다. 마케터·기획자·초보 분석가들이 가장 자주 막히는 데이터 정제·가공을 실습 중심으로 쉽게 따라 할 수 있도록 구성했습니다. 이 강의를 통해 누구나 개발자 도움 없이 스스로 데이터를 다루고 분석 결과를 만들어내는 실력을 갖출 수 있습니다.