CourseAI

이 과정은 과학 및 공학을 위한 기초 이산수학을 다루며, 컴퓨터 과학에 유용한 수학적 도구와 증명 기법에 초점을 맞춥니다. 학습자는 논리 기호, 집합, 관계, 그래프 이론, 상태 머신 및 알고리즘과 같은 주제를 탐구하게 됩니다.

이 과정은 투영 이론을 심도 있게 다루며, 다양한 직교 투영 아래에서 집합이 어떻게 거동하는지 탐구합니다. 학습자들은 조화 분석과 해석적 정수론을 포함한 여러 수학 분야에 걸쳐 고전적 기법과 현대적 응용을 모두 접하게 됩니다.

이 과정은 중요한 상황에서 말하기 능력을 향상시키기 위한 몇 가지 규칙을 배우는 데 초점을 맞추고 있습니다. 학습자는 면접, 논문 방어, 구술 시험 등 다양한 상황에서의 효과적인 발표 방법을 익힐 수 있습니다.

이 과정은 계산 문제의 수학적 모델링과 이를 해결하기 위해 사용되는 일반적인 알고리즘, 알고리즘 패러다임 및 데이터 구조를 소개합니다. 알고리즘과 프로그래밍 간의 관계를 강조하며, 기본 성능 측정 및 분석 기법을 소개합니다.

이 과정은 초기 무성 영화부터 고전 할리우드 장르, 유럽 및 일본의 예술 영화에 이르기까지 다양한 영화에 대한 면밀한 분석과 비평에 집중합니다. 학생들은 서로 다른 시대와 국가의 영화를 비교하여 심층 분석을 해석하고 관객과 관련된 이론적 문제를 탐구합니다.

이 과정은 복잡한 정적 및 동적 문제를 해결하기 위한 유한 요소 해석의 기본 원리를 다룹니다. 학습자는 선형 및 비선형 분석을 위한 유한 요소 절차의 구현 방법을 배우게 됩니다.

이 과정은 생화학, 유전학, 분자 생물학 및 세포 생물학의 기본 원리를 다룹니다. 특히 미생물이 생태계와 인간 건강에 미치는 역할을 이해하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 과정은 생명 시스템의 기능을 이해하기 위한 생화학, 분자 생물학 및 유전학의 기본 원리를 소개합니다. 학습자들은 화학 생물학과 21세기 분자 유전학의 사례를 통해 인간 건강과 치료 개입을 이해하는 데 필요한 지식을 습득하게 됩니다.

이 과정은 화학에 대한 강력한 배경을 가진 학생들을 위한 기초 화학 과정입니다. 원자 및 분자의 전자 구조, 열역학, 산-염기 및 산화환원 평형, 화학 동역학 및 촉매에 대한 기본 원리를 중점적으로 다룹니다.

이 과정은 핵 과학과 그 공학적 응용에 대한 소개를 제공합니다. 기본적인 핵 모델, 방사능, 핵 반응 및 운동학을 설명하며, 이온화 방사선과 물질의 상호작용을 다룹니다.

이 과정은 미분 방정식과 MATLAB® ODE 도구 모음에 대한 심층적인 내용을 다룹니다. 학습자는 미분 방정식의 원리와 응용을 이해하고, MATLAB을 활용한 문제 해결 능력을 기를 수 있습니다.

이 과정은 미적분학의 기초를 다루며, 주로 신입생을 위한 미적분학 입문 과정에서 배우는 내용을 포함합니다. 학습자들은 미적분학의 핵심 개념을 복습하고, 처음 배우는 학생들에게도 유용한 자료를 제공합니다.

이 과정은 학생들이 소규모 다학제 팀에서 비디오 게임을 개발하는 복잡성을 배우는 수업입니다. 창의적인 디자인과 제작 방법을 익히고, 팀원들과 협력하여 자신만의 디지털 게임을 설계하고 개발하며 철저히 테스트하는 방법을 학습합니다.

이 과정은 선형 대수 개념을 통해 머신러닝 알고리즘, 특히 딥러닝과 신경망을 이해하고 만드는 데 필요한 내용을 다룹니다. 확률, 통계, 최적화에 대한 응용을 포함하여 선형 대수의 전반적인 설명을 제공합니다.

이 과정은 컴퓨터 과학과 공학을 위한 이산 수학의 상호작용적인 소개를 제공합니다. 학습자는 기본 수학 개념, 이산 구조, 이산 확률 이론을 배우며, 이를 통해 컴퓨터 과학의 다양한 분야에 적용할 수 있는 능력을 기르게 됩니다.

이 과정에서는 생화학, 유전학, 분자 생물학 및 세포 생물학의 기본 원리를 다룹니다. 특히 분자 수준에서의 생물학적 기능과 유전자 및 단백질의 구조와 조절에 대해 학습하게 됩니다.

이 과정은 디지털 시스템의 구조적 원칙을 강조하며 다양한 기술에 공통적으로 적용되는 아키텍처를 소개합니다. 학습자는 멀티레벨 구현 전략, 새로운 원시 요소의 정의 및 메커니즘, 성능 측정 등을 포함한 다양한 주제를 다루게 됩니다.

이 과정에서는 최신 인공지능 기술의 기초와 응용을 다룹니다. 학습자는 AI의 원리와 다양한 활용 사례를 통해 문제 해결 능력을 키울 수 있습니다.

이 과정은 계산 문제의 수학적 모델링을 소개합니다. 일반적인 알고리즘, 알고리즘 패러다임 및 이러한 문제를 해결하는 데 사용되는 데이터 구조를 다룹니다.

이 과정에서는 물질이 어떻게 구성되고 왜 그렇게 행동하는지를 탐구하며, 화학적 직관을 통해 물리적 세계를 이해하는 방법을 배웁니다. 학습자는 물질의 전자 구조와 그로 인해 발생하는 다양한 성질을 이해하게 됩니다.

이 과정에서는 최신 인공지능 기술의 기초와 응용을 다룹니다. 학습자는 AI의 원리와 다양한 활용 사례를 통해 문제 해결 능력을 키울 수 있습니다.

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

"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.

이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.

딥러닝을 활용한 생성모델 AI 모델의 작동 원리를 이해하고 실습을 통해 활용 방법을 습득합니다.

최초로 공개된 ChatGPT 오픈소스 GPT-OSS 누구보다 빠르게 찍먹하기. GPT-OSS가 뭔지 알아보고 로컬에서 돌리면서 누구보다 빠르게 GPT-OSS 로 초격차를 만드세요!

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.

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.

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

엑셀과 Orange로 끝내는 고객 분석, 교차판매부터 A/B 테스트, 이탈 리스크 관리까지 한 번에

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

40강의 체계적인 커리큘럼으로 AI의 기초 이론부터 각 알고리즘의 응용 AI 기술까지 학습합니다. 수학적 직관과 R코딩 알고리즘 학습 및 실습을 통해 데이터 분석, 머신러닝 및 이에 대한 응용툴의 알고리즘의 모델러를 꾸미는 것과 선택 활용하는 내용까지 즉시 적용 가능한 AI 모델 개발 역량을 갖춥니다.

챗지피티(ChatGPT)나 클로드 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 깊이 있게 탐구하면서 개발 역량을 키울 수 있습니다. 흔히 접하기 어려운 다양한 정보와 개발 기법을 배울 수 있습니다.

게임 이미지 에셋, 아트 리소스, 개인 취미 그림 활용에 매번 돈을 쓰고 계셨나요? 생성형 AI가 홍수처럼 몰아치는 이 시대!! 내가 원하는 이미지를 직접 생성해보는 경험을 선사해드립니다. 자신의 로컬 컴퓨터를 기반으로 이미지를 '직접' 생성할 수 있는 기회, 스테이블디퓨전을 통해 펼쳐보세요!

인공지능과 AI 윤리를 이해 및 학습하고, 자신의 전공 분야와 접목하여 인공지능 디지털 역량을 강화해보자!

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.

비침습적 뇌파 기반 Brain-Machine Interface(BMI)의 핵심 개념과 Motor Imagery 기반 신호 처리 과정을 이해하는 입문 강의입니다. EEG 신호의 기본 원리부터 Motor Imagery 실험, 데이터 처리, 그리고 실제 BMI 시스템이 어떻게 동작하는지 전체 흐름을 쉽게 설명합니다.

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.

블록 코딩 엔트리를 활용해 컴퓨팅 사고 및 문제해결력을 키우고, 엔트리 AI 도구를 통해 인공지능 개념을 익히고 간단한 머신러닝 학습을 실습한다.