AI를 위한 선형대수학

리액트 개발자라면 누구나 한 번쯤 useMemo, useCallback과 씨름하며 "이걸 꼭 수동으로 해야 하나?"라는 의문을 가져보셨을 겁니다. 드디어 그 고민을 해결해 줄 React Compiler가 등장했습니다. 하지만 새로운 기술이 나올 때마다 방대한 공식 문서를 처음부터 끝까지 정독하는 것은 부담스러운 일입니다. 그래서 제가 리액트 컴파일러 공식 문서를 꼼꼼하게 분석하고, 핵심만 뽑아 쉽게 이해할 수 있는 강좌를 준비했습니다. 이 강좌에서는 이런 내용을 다룹니다: - Why: 리액트 컴파일러가 왜 등장했는지, 기존 방식과 무엇이 다른지 - How: 프로젝트에 바로 적용하는 설치 및 설정 방법 - Troubleshooting: 공식 문서에서 강조하는 주의사항과 에러 해결 팁 이제 수동 메모이제이션의 고통에서 벗어나 비즈니스 로직에만 집중하세요. 이 강좌가 여러분의 리액트 개발 경험을 한 단계 업그레이드해 줄 것입니다.

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이 강의는 딥러닝이란 명칭은 들어는 보았으나, 어떻게 시작해야 할 지 모르는 분들을 대상으로 진행됩니다 : )

AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!

"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.

빅데이터 시대, 데이터 사이언스가 과학적인 비즈니스 의사결정을 위한 솔루션으로 각광받고 있다. 본 과정을 통해 다양한 데이터 분석법과 활용방안에 대해 학습하고 이를 현업에 적용할 수 있을 것이다.

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

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.

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.

AI 엔지니어 입문자를 위한 강의는 데이터 처리부터 모델 개발, 클라우드와 MLOps, 그리고 윤리적 고려까지 전 과정을 짧게 체험할 수 있도록 구성되었습니다. 단순히 모델을 만드는 데서 그치지 않고, 실제 서비스로 연결하는 과정을 이해해 실무 감각을 익히는 데 중점을 둡니다. AI를 처음 배우는 분들도 쉽게 따라올 수 있도록 실습과 예제를 곁들여 진행합니다.

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생성형 AI의 발전으로 많은 기업이 AX(AI Transformation)를 추진하고 있지만, 실제 현장에서는 "AX를 해야 한다"는 요구에 비해 무엇을, 어떻게 추진해야 하는지 체계적으로 알려주는 교육은 많지 않습니다. 대부분의 AI 교육이 생성형 AI 활용법이나 프롬프트 작성에 집중되어 있다면, 본 과정은 기업의 업무와 서비스를 AI 기반으로 전환하기 위한 "AX 전략 기획 방법론"에 초점을 맞추고 있습니다. 본 과정은 실제 IT 현장에서 대기업, 금융권, 공공기관 및 다양한 기업을 대상으로 DX/AX 컨설팅과 교육을 수행해 온 25년 차 전문가의 실무 경험을 바탕으로 구성되었습니다. 단순히 AI를 잘 사용하는 방법이 아니라, 어떤 업무를 AX 해야 하는지, AI가 어디까지 판단해야 하는지, 위험은 어떻게 통제해야 하는지, 그리고 AX 프로젝트를 어떻게 설계하고 검증해야 하는지를 실무 관점에서 학습할 수 있도록 합니다. 또한 AX의 본질 이해부터 AI 사고 체계, AX 설계 방법론, Human-AI 역할 분리, Guardrail 설계, KPI 및 검증 구조까지 실제 AX 추진에 필요한 핵심 내용을 체계적으로 다룹니다. 특히 단순 이론 교육에 그치지 않고 보험 심사, 고객 상담, 제조 품질, 사내 업무 지원, 마케팅 추천, 개발 생산성, 경영 의사결정 등 실제 기업 사례를 기반으로 AX 문제 정의서, AX 가설 정의서, AX 성과 설계서, AX 서비스 구조도, Guardrail 설계서, AX 검증 계획서까지 직접 확인하고 활용할 수 있도록 가이드 양식 및 샘플 자료까지 구성되어 있어, 수강 후 실제 AX 과제를 쉽게 기획하고 추진할 수 있는 실무 역량을 확보할 수 있습니다. 이 강의의 가장 큰 차별점은 실제 AX 프로젝트를 수행하는 사람의 관점에서 AX를 어떻게 기획하고 설계해야 하는지를 알려준다는 점입니다. 특히 실제 현업에서 사용할 수 있는 AX 전략 기획 산출물 템플릿과 7개의 산업별 AX 사례를 함께 제공하여, 수강생이 자신의 업무와 가장 유사한 사례를 참고하고 이를 자신의 환경에 맞게 수정하여 바로 적용할 수 있도록 설계했습니다. 즉, 이 강의는 AI 사용자(User)를 만드는 강의가 아니라, 기업의 AX를 설계하고 실행할 수 있는 AX 전략 기획자를 만드는 과정입니다.

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.

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.

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게임에서 사용되는 중요한 수학개념들을 쉽게 배우는 강의입니다. 수학을 잘 알고 있는 사람은 해당 지식들을 당연하게 여기기 때문에 아무것도 모른다는 가정하에 가르킬 수 없습니다. 정말 비전공자라고 생각하고 초보자 관점에서 설명합니다.

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

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.

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, Pytorch 기반의 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

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.

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.

본 강의는 Node.js와 TypeScript 환경에서 최신 Gemini API SDK(@google/genai)를 다루는 것을 목표로 합니다. 텍스트, 이미지, 비디오를 동시에 처리하는 멀티모달 기술을 사용하는 방법을 배웁니다. API 키 발급부터 프로젝트 세팅, 모델 호출까지 전 과정을 실습합니다.