AI를 위한 선형대수학 - 화살표에서 어텐션까지

"딥러닝 코드는 돌아가는데, 논문 수식은 왜 이렇게 낯설까?" AI를 공부하다 보면 어느 순간 수식의 벽에 부딪힙니다. 그 벽의 정체를 거슬러 올라가면, 결국 가장 기초적인 수학 언어를 제대로 다져두지 않은 것에 닿게 됩니다. 이 강의는 집합이라는 언어로 시작해 방정식, 함수, 수열, 지수·로그, 삼각함수까지 18강에 걸쳐 핵심 개념만 골라 짚어 나갑니다. 공식을 외우게 하지 않습니다. AI 맥락이 어디에 연결되는지를 간략히 짚되, 이 강의의 주된 목적은 하나입니다 — 이후 선형대수, 미적분학, 확률통계를 배울 때 흔들리지 않는 토대를 만드는 것. 수민정음 시리즈 1편으로, 나머지 세 편을 제대로 소화하기 위한 공통 언어를 이 강의에서 만들어 드립니다.

실습보다 이론과 맥락에 집중하여, 딥러닝을 깊이 있게 정리하고 큰 그림을 잡고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다. 딥러닝의 뿌리가 되는 수학·통계적 배경을 쉽게 이해할 수 있으며, 현대 딥러닝의 주요 모델인 AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo 등의 원리를 개발자 관점에서 직관적으로 해석해 드립니다.

머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.

딥러닝의 미분과 역전파 수식을 이해하고 싶은 분을 위한 강의입니다. 함수와 극한부터 도함수, 연쇄 법칙, 그래디언트, 경사 하강법을 차례로 배우고, 작은 신경망의 순전파·손실 계산·역전파·가중치 갱신을 직접 계산합니다. 코딩이나 설치 없이 애니메이션으로 개념을 살펴보고, 수식과 AI 학습 과정에 연결합니다.

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

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

시계열 데이터와 연관성 분석의 이해와 활용까지 AI 분석 도구 Orange로 쉽고 빠른 완성!

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.

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. 실제 사람의 손글씨로 이루어진 MNIST 숫자를 인식하는 신경망 가속기(NPU)를 스펙 읽기부터 파이썬 골든 모델, Machine Learning학습, 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.

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

가계부는 늘 작심삼일, 엑셀은 귀찮고 재테크는 어렵게만 느껴지셨나요? 거창한 금융 지식 없이도 AI와 함께 내 수입·지출·자산을 데이터로 관리하고, AI가 분석·해석해주며, 최종적으로 '나만의 AI 재무 상담사'를 만들어 스스로 돈 관리 의사결정을 내리도록 돕는 실전 강의입니다.

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.

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.

이 강의는 LLM과 GPT의 기본 개념을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 수강생은 GPT API를 직접 활용해 챗봇을 만들고, Streamlit을 이용해 웹에서 실행할 수 있습니다. 기초부터 실습까지 경험하면서 AI 활용의 첫걸음을 확실히 다질 수 있습니다.

표본분포, 가설검정, 회귀분석, 로지스틱 회귀 등 실무 통계기법을 R로 직접 구현하고 해석하는 심화 과정입니다. ChatGPT, Gemini 등 AI Tutor를 활용하여 코드 생성부터 분석 결과 해석, 보고서 작성까지 학습하며 데이터 분석 역량을 한 단계 높일 수 있습니다.

AI와 빅데이터 시대, 조직의 데이터를 제대로 활용하고 계신가요? 이 과정은 통계적 사고의 기초부터 머신러닝과 딥러닝의 핵심 원리까지, 데이터를 읽고 해석하는 필수 역량을 키워드립니다. 변동성 속에서 패턴을 발견하고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 실무 리더로 성장하세요.

최초 국가공인 AI 자격증 단기 합격 목표! 강사가 직접 시험을 치르고 재구성한 실전 문제 풀이 3회분과 코드 템플릿 제공

인공지능 학습과 연구에 필요한 최소한의 선형대수학을 탄탄하게 다지는 강의입니다. 인공지능 대학원 입시 준비는 물론, 논문을 읽고 연구를 진행할 때 자주 마주치는 핵심 개념과 기초적인 수치 선형대수학 기법까지 함께 다룹니다.

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.

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.