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.

수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다.

벡터와 행렬의 의미를 그림으로 살펴보고, 작은 예제로 직접 계산하는 선형대수학 강의입니다. 선형회귀·PCA·SVD·텐서·어텐션에 쓰이는 수학을 단계별로 다룹니다. 프로그래밍 지식은 필요하지 않습니다.

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.

파이썬이 처음이라 실기가 막막하신가요? 10년 넘게 데이터 분석을 가르쳐 온 강사가 변수 하나부터 시작해 1유형 전처리, 2유형 모델링과 result.csv 제출, 3유형 통계 검정까지 차근차근 끌어올려 드립니다. 영상마다 빈칸 노트북을 주고 시험장과 가장 유사한 실습 환경에서 직접 따라 치게 하므로, 보고 끝나는 공부가 아니라 손에 남는 공부가 됩니다. 자가진단으로 내 트랙(완전 초보 6주 · 경험자 3주 · 시험 2주 전)을 골라 필요한 만큼만 들으세요.

본 강의는 파이썬에 대한 기초 문법을 배우신 분들을 대상으로 하며 텍스트 데이터 분석에 사용되는 핵심적인 스킬을 배우게 됩니다. 텍스트 분석에 관심이 있으신 분들이 본 강의를 통해 보다 많은 아이디어를 얻고 두고두고 사용하시길 바랍니다.

Part I PDF를 페이지별 Document로 불러와 청킹하고, 임베딩으로 벡터화해 벡터 저장소에 색인하는 과정을 코드로 실습함. 질문을 벡터로 바꿔 유사도 검색(점수·벡터·MMR 포함)을 하고, 이를 Retriever(Runnable)로 감싸 RAG에 연결하는 구조를 익힘. 검색 품질 점검, 보안·거버넌스(프롬프트 인젝션 포함), 자주 하는 실수를 정리해 실무 적용 기준을 갖춤. Part II 의사결정나무의 한계를 극복한 랜덤포레스트 알고리즘을 R로 구현하고, 모델 결과를 정확히 해석하는 방법을 익힘. 붓꽃 데이터와 실제 바이오마커 데이터를 활용해 OOB 오차, 변수 중요도, 혼동행렬 등 핵심 지표를 읽고 설명하는 능력을 키움. 하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증, ROC 곡선 분석까지 실무에 바로 적용 가능한 전체 워크플로우를 완성함.

AI를 활용해 매출·재고 데이터를 분석하고, 근거 있는 발주안을 만드는 실습 중심 강의입니다. AI에게 목표와 제약 조건, 원하는 결과물을 정확하게 전달하는 방법부터 매출분석, 수요예측, 다품목 발주 최적화까지 연결합니다. 제공된 교육용 데이터·프롬프트·코드로 계산 결과를 확인하고, 조건을 바꾸며 의사결정의 근거를 검증합니다. 마지막에는 30개 상품의 발주안과 한 장의 의사결정 보고서를 완성해, 취업 준비와 실무 역량 확장에 활용할 수 있습니다.

Physical AI의 기반이 되는 모방학습(Imitation Learning)과 VLA(Vision-Language-Action) 기술의 핵심 개념과 작동 원리를 체계적으로 학습합니다. 실제 사례 분석을 통해 Physical AI가 현실 세계와 상호작용하는 메커니즘을 이해합니다.

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.

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.

AI 원리와 구조 이해하기 : AI의 작동 원리부터 판단과 학습까지 AI는 어떻게 작동하고, 무엇을 근거로 판단하며, 어떻게 학습하고 발전할까요? 인공지능을 제대로 이해하기 위해서는 단순히 AI 도구를 사용하는 것을 넘어, 그 안에서 작동하는 핵심 원리와 구조를 이해하는 것이 중요합니다. 본 강의는 AI의 작동 원리, 데이터 처리와 판단 과정, 학습과 변화의 메커니즘을 하나의 과정으로 통합하여 체계적으로 설명합니다. 복잡한 수학 공식이나 어려운 프로그래밍보다는 직관적인 개념 설명과 다양한 사례를 통해 초보자도 AI의 내부 구조와 작동 흐름을 쉽게 이해할 수 있도록 구성했습니다. 이 강의를 통해 AI가 결과를 만들어 내는 과정부터 판단의 근거, 학습을 통해 성능이 개선되는 원리까지 폭넓게 이해할 수 있습니다. AI를 단순히 사용하는 수준을 넘어, AI의 작동 원리와 한계를 이해하고 실무에서 보다 효과적으로 활용하기 위한 기초 역량을 갖추어 보세요.

AI에게 "이 데이터로 모델 만들어줘"라고 시켜보면 처음 몇 줄은 그럴듯한데, 조금만 복잡해지면 엉뚱한 컬럼을 쓰고 누수가 섞이고 점수는 올랐는데 모델은 더 나빠집니다. 이 강의는 더 좋은 프롬프트를 알려주지 않습니다. 대신 에이전트가 데이터를 이해하고, 계획하고, 코드를 쓰고, 자기 결과를 검증하고, 틀리면 되돌아가는 루프(하네스)를 직접 설계하는 법을 다룹니다. DS-STAR의 다섯 조각 루프를 손으로 한 바퀴 돌려본 뒤, 데이터 프로파일 카드·훅·스킬 계층·독립 검증자·애블레이션까지 하나씩 조립해 나갑니다.

내일 아침 출근길, 폰에 "오늘 시스템이 고른 종목과 그 이유"가 도착해 있습니다. 외국인·기관 수급을 읽고 매수부터 익절·손절까지 알아서 하는 한국주식 AI 자동매매 — 남이 만든 프로그램이 아니라, 내 것으로 직접 만듭니다.

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

필수 자격증이지만 독학하기엔 결코 쉽지 않은 빅데이터분석기사를 배우기 쉬운 데이터분석 도구 R을 활용하여 단기간에 완전 정복하세요!!

AI로 여러분의 주식 투자를 혁신하세요! 이 강의에서 나스닥 상위 25개 종목을 겨냥한 실제 작동하는 AI 자동매매 시스템을 직접 만듭니다. 한국투자증권 API로 모의 투자에서 경험과 노하우를 쌓고, 실제 계좌로 AI 주식 자동매매를 할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 주식 초보자도 문제없습니다. 주식의 기초 개념과 미국 주식을 해야 되는 이유를 쉽게 풀어드리며, 모든 소스 코드와 원격 지원까지 제공합니다. 지금부터 앞으로 60년 우리의 인생에서 투자는 필수 입니다. 여러분과 함께 할 AI 투자 파트너를 직접 만들어보세요!

데이터분석가로 성장하고 싶은 스타터 분들을 위한 파이썬 기본 강의입니다. - 데이터 분석을 하고 싶지만 파이썬을 모르는 분 - 파이썬으로 머신러닝 배우고 싶은 분 - 빅데이터 분석기사 실기 시험을 준비하는 분 - 파이썬으로 머신러닝 기반 애플리케이션을 개발하고 싶은 분

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

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.