엑셀로 파해치는 인공지능 (AI with Excel)

핫 한 이미지 생성모델! 기초부터 구현하면서 이해하자! AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION 까지 함께 구현해 봅시다!

[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!

본 강의에서는 포토 모자익을 생성하는 전체 과정을 알고리즘 관점에서 살펴봅니다. 입력 이미지를 K-means 클러스터링을 통해 타일 개수에 맞는 대표 색상 집합으로 축소한 뒤, 헝가리안 알고리즘을 적용하여 각 색상과 타일을 1:1로 최적 매칭합니다. 이를 통해 이미지 처리와 조합 최적화 알고리즘이 결합되어 하나의 시각적 결과물을 만들어내는 과정을 이해합니다

파이썬 + xlwings 업무자동화 강의 요약 1. 기본편: Excel 제어 기초 셀 다루기 / 서식 적용 / 이미지 & 차트 삽입 2. 응용편 : 자동화 시나리오 자동메일 발송 / 보고서 요약 자동화(LLM) / 이미지 분류하여 작업(Teachable Machine)

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

딥러닝은 복잡한 함수의 조합으로 이루어진 신경망을 통해 데이터를 학습하는 기술입니다. 이 강의에서는 딥러닝의 핵심 개념을 수학적으로 이해하고, 이를 행렬 연산 관점에서 분석해봅니다. 특히 Python의 NumPy 라이브러리를 활용하여, 딥러닝의 순전파와 역전파 과정을 직접 구현해보며 파라미터가 어떻게 업데이트되는지 시각적으로 살펴봅니다. 복잡해 보이던 신경망 구조도 행렬 연산으로 풀어내면 명확해집니다. 이 강의는 코딩보다 개념 이해에 중점을 두고, 딥러닝의 원리를 수학적으로 직관적으로 익히고자 하는 학생들에게 적합합니다.

엑셀로 딥러닝 기초를 구현하며 그 의미를 깊게 이해하기! 이미지 데이터를 어떻게 처리하는지 학습!

엑셀로 딥러닝 기초를 구현하며 그 의미를 깊게 이해하기!

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

엑셀로 딥러닝 기초를 구현하며 그 의미를 깊게 이해하기!

엑셀로 딥러닝의 원리를 눈으로 보면서 익혀보겠습니다.

Pre-Trained 모델(VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / STYLE TRANSFER / PIX2PIX / CYCLEGAN Stable Diffusion 을 직접 구현해 보기

딥러닝(Deep Learning)을 텐서플로(Tensorflow)를 활용하여 학습할 수 있는 강의입니다. 선형(Linear) 회귀, 로지스틱(Logistic) 회귀, 소프트맥스(Softmax) 회귀 모델을 배우고, 최종적으로 패션 이미지를 분류할 수 있는 MLP 모델을 만들어보세요!

엑셀로 딥러닝 기초를 구현하며 그 의미를 깊게 이해하기!

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.

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 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.

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

"스마트팩토리, 이름은 멋진데 머릿속엔 안 그려지시나요?" 뉴스에서는 연일 4차 산업혁명과 AI 공장을 말하지만, 막상 관련 자료를 찾아보면 PLC, MES, ERP, 엣지 컴퓨팅 같은 외계어(?)만 가득합니다. 비전공자에게 필요한 건 복잡한 회로도가 아니라, 전체가 어떻게 돌아가는지 보여주는 '지도'입니다. 본 강의는 어려운 공학 용어를 걷어내고, 누구나 이해할 수 있는 직관적인 그림과 비유로 스마트팩토리의 모든 것을 설명합니다.

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.

스마트 팩토리와 자율주행의 시대, 우리의 생산 라인은 과연 안전할까요? 인공지능(AI)의 눈부신 발전은 자동차 제조업에 혁신적인 생산성과 효율성을 가져왔지만, 동시에 공장 내 생산 기술(OT, Operational Technology) 환경에 전례 없는 보안 위협을 야기하고 있습니다. 본 강의는 막연하고 어렵게 느껴지는 'OT 보안'을 자동차 산업 현장의 생생한 실제 사례를 통해 쉽고 명확하게 풀어냅니다.

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

"4차 산업혁명, AI 공장... 단어는 익숙한데 구조는 안 그려지시나요?" 제조업의 미래라고 불리는 스마트팩토리(Smart Factory). 관련 기사는 쏟아지고, 취업 공고에는 필수 역량으로 등장하지만 비전공자에게 그 장벽은 너무나 높게만 느껴집니다. "PLC? MES? ERP? 외계어 같은 약어들 때문에 포기하셨나요?" "코딩이나 공학 지식이 없어서 시작조차 두려우신가요?" 걱정 마세요. 이 강의는 '공학'이 아니라 '구조'를 다룹니다. 복잡한 텍스트 대신 직관적인 그림과 도해를 통해, 마치 레고 블록을 맞추듯 스마트팩토리의 전체 지도를 머릿속에 완성해 드립니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

신경망을 FPGA에 올린다 — 말은 익숙하지만, 실제로 해낸 사람은 드뭅니다. 캡스톤, 경진대회, 졸업작품에서 한 발 앞서고 싶다면, 모델을 학습시키는 것을 넘어 그 연산이 실제 칩 안에서 어떻게 도는지를 직접 만들고 증명할 수 있어야 합니다. 이 강의는 바로 그 지점, 이론과 실물 하드웨어 사이의 간극을 건너게 해드립니다. MNIST 숫자를 인식하는 신경망 가속기(NPU)를 스펙 읽기부터 파이썬 골든 모델, Verilog RTL 설계, FPGA 검증까지 처음부터 끝까지 직접 완성합니다. 라인 버퍼와 병렬 MAC로 만드는 Conv 계층, ReLU·MaxPool·Flatten을 거쳐 완전연결 계층과 Argmax까지 — 아홉 개 블록을 하나의 칩으로 통합하고, "파이썬 정답지와 하드웨어 출력이 한 비트도 다르지 않다(Bit-True)"를 스스로 증명합니다. 시뮬레이션은 멀쩡히 돌아가는데 결과만 미묘하게 다른, 그 답답한 순간을 넘어서는 법까지 강의에 담았습니다. 정수 양자화, 배열 축 순서 변환, 누산기 오버플로 방지처럼 일반 딥러닝 교재가 다루지 않는 실전 노하우를 하나씩 짚어드립니다. 저는 RISC-V CPU 설계와 FPGA Bit-True 검증을 오래 다뤄오며 겪은 시행착오를, 여러분이 반복하지 않도록 이 강의에 녹였습니다. 수업이 끝나면 "직접 설계하고, 증명했다"고 말할 수 있는 완성된 하드웨어 프로젝트가 손에 남습니다.

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.

시험 유형과 출제 경향을 한눈에! 약 100문제로 실전 감각을 강화하세요. 혼자 준비해도, 체계적으로 학습할 수 있는 AWS AI Practitioner 실전 시험 완벽 대비

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

Python 문법은 알지만 서비스를 만들기 어려운 문제를 네이버 실무 경험과 단계별 실습으로 해결합니다.

AI를 공부하려는데 선형대수 수식 앞에서 매번 막히셨나요? 이 강의는 공식을 외우는 대신, 벡터와 행렬이 공간에서 실제로 어떻게 움직이는지를 눈으로 보여드립니다. 끝까지 들으면 신경망, PCA, SVD 뒤에 숨은 수학을 스스로 읽어낼 수 있습니다.

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.