비전공자를 위한 AI 완전정복: 머신러닝부터 생성형 AI까지

고등학생이 AI-SPARS 시스템을 활용하여 자신의 내신·모의고사 성적, 학생부 활동을 분석하고 희망 전공과 대학을 탐색합니다. 수시·정시 등 다양한 전형을 비교하며 목표 대학 도달을 위한 학년별 로드맵과 실행전략을 직접 설계하는 실습형 진로·진학 프로젝트 과정입니다. AI-SPARS를 활용하여 고등학생이 자신의 성적과 학생부 정보를 분석하고 희망 전공, 대학, 학과 및 대입 전형을 탐색하는 실습형 과정입니다. 수강생은 AI-SPARS 프로그램을 직접 설치하고 활용하여 자신의 대입 Profile을 작성하고 목표 대학에 도달하기 위한 진학 전략과 Roadmap을 완성합니다.

중학생이 AI-SPARS 도구를 활용해 자신의 흥미와 강점을 체계적으로 분석하고, 맞춤형 직업·학과·선택과목을 탐색합니다. AI 심층 인터뷰부터 진로 로드맵 설계까지 실습 중심으로 진행하며, 최종적으로 나만의 진로 포트폴리오를 완성합니다.

초등 4~6학년 자녀를 위한 AI 기반 진로 탐색 실전 가이드입니다. AI-SPARS 알고리즘으로 아이의 흥미, 적성, 가치관을 정밀 분석하고, 초등 시기부터 체계적으로 준비하는 맞춤형 진로·진학 포트폴리오 완성 방법을 배웁니다. 정답이 아닌 방향을 제시하는 데이터 기반 진로 설계 프로세스를 학부모와 교사가 직접 실천할 수 있습니다.

ChatGPT, Gemini 등 생성형 AI와 Google Colab을 활용하여 학생 맞춤형 AI Tutor와 AI AVATAR를 직접 설계하고 제작합니다. 프롬프트 엔지니어링부터 데이터 분석, 진로·진학 상담이 가능한 AI Career Exploration Platform 구축까지, 교육 현장에 바로 적용 가능한 실전 프로젝트를 완성합니다.

센서 데이터 수집, MQTT 통신, 웹 대시보드, AI 환경 분석을 통합한 실제 동작 가능한 스마트팜 플랫폼을 직접 구축합니다. IoT 센서 연동부터 FastAPI/Spring 기반 API 서버, React/Vue 대시보드 개발, 클라우드 배포까지 농업 DX의 전 과정을 실무 프로젝트로 경험합니다.

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.

복잡한 데이터 분석, 어디서부터 시작할지 막막하시죠? 제가 쌓은 실전 노하우로 R, AI Tutor 활용법을 명쾌하게 알려드립니다.

본 강의는 Oracle Database 11g 환경을 기반으로 데이터베이스의 기본 개념부터 SQL 실무 활용까지 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 데이터 조회를 위한 SELECT 문, 데이터 조작을 위한 DML, 데이터 정의를 위한 DDL, 사용자 권한 관리 등 데이터베이스 실무에서 반드시 알아야 할 핵심 내용을 단계별 실습을 통해 익힐 수 있습니다. 또한 본 과정은 단순한 동영상 강의에 그치지 않고 LLM 기반 AI Tutor를 함께 제공하여 학습자가 스스로 질문하고 답을 얻으며 학습할 수 있도록 설계되었습니다. AI Tutor를 활용하면 다음과 같은 학습이 가능합니다. SQL 문법 설명 및 예제 생성 SQL 오류 원인 분석 및 수정 실습 문제 자동 생성 데이터베이스 개념 질의응답 학습 진도별 맞춤형 복습 자격증 및 면접 대비 예상 문제 생성 따라서 데이터베이스를 처음 접하는 입문자는 물론, SQL 실무 역량을 강화하고자 하는 직장인과 취업 준비생에게도 적합한 과정입니다.

LLM 활용 Hadoop & Hive 빅데이터 실무 AI Tutor와 함께하는 Hadoop Ecosystem 빅데이터 시대의 핵심 기술인 Hadoop Ecosystem을 이해하고, 분산 저장(HDFS)과 분산 처리(MapReduce), 데이터 웨어하우스(Hive)를 활용하여 대용량 데이터를 처리하는 방법을 실습 중심으로 학습하는 과정입니다. 본 강의는 Hadoop의 기본 구조와 동작 원리부터 HDFS, YARN, MapReduce, Hive까지 빅데이터 처리의 핵심 기술을 단계적으로 익힐 수 있도록 구성되어 있습니다. 특히 가상머신 기반의 실습 환경 구축부터 실제 데이터 처리 및 분석까지 수행함으로써 실무에서 활용 가능한 역량을 갖출 수 있습니다. 또한 본 과정은 단순한 동영상 강의를 넘어 LLM 기반 AI Tutor를 활용한 자기주도 학습 환경을 제공합니다. 수강생은 AI Tutor를 통해 Hadoop 및 Hive 관련 개념 질의응답, 오류 해결, 실습 문제 생성, HiveQL 작성 지원, 프로젝트 학습 가이드 등을 제공받으며 학습 효율을 극대화할 수 있습니다.

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.

2025년 젠슨 황이 직접 언급한 Physical AI, Perception AI, Generative AI, Agentic AI 그리고 Physical AI의 시대가 온다. 빠르고 간단하게 Physical AI를 직접 체험해봅니다. HuggingFace의 LeRobot 라이브러리와 실물 로봇과 함께 Physical AI를 체험해보세요.

이 강의는 데이터 분석을 처음 시작하는 학습자부터 실무에서 활용하려는 학습자까지 모두를 대상으로, R을 활용한 데이터 처리와 시각화 전 과정을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 우선 기초 세팅 단계에서는 개발 환경 설치부터 시작하여 DataFrame과 Series 생성 방법을 익히며, R 프로그래밍에 필요한 기본기를 탄탄하게 다집니다. 이어서 핵심 기능 학습으로 넘어가 인덱싱, 슬라이싱, 정렬, 필터링, 결측치 처리 등 데이터 분석에서 가장 자주 사용되는 기능들을 실습 중심으로 학습합니다. 기초를 다진 후에는 중급 기능으로 확장하여 날짜·시간 데이터 처리, 그룹화 연산(groupby), 데이터 병합(merge, concat), 함수 적용(apply, lambda) 등 실제 데이터 분석 업무에서 필수적으로 요구되는 기능들을 집중적으로 다룹니다. 이를 통해 단순한 데이터 조작을 넘어, 복잡한 데이터 구조를 다루는 능력을 기를 수 있습니다. 마지막으로, 시각화 파트에서는 선 그래프, 히스토그램, 박스플롯, 시계열 그래프 등 다양한 시각화 기법을 다루어 데이터를 보다 직관적으로 표현하는 방법을 학습합니다. 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하는 능력까지 함께 습득할 수 있습니다. 특히 본 강의는 이론 학습에 그치지 않고, 다양한 예제와 단계별 실습을 통해 배운 내용을 바로 적용할 수 있도록 구성되어 있습니다. 따라서 수강생은 강의를 따라가는 것만으로도 실무 감각을 자연스럽게 키우고, 나아가 실제 프로젝트에도 활용 가능한 데이터 분석 역량을 확보할 수 있습니다.

본 강좌는 AI 플랫폼을 이해하고 활용하는 기초부터 AI 이미지 생성 기술까지 다루는 실습 중심의 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념과 도구를 익히고, 이를 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 배울 수 있습니다. AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성되어, 실생활에서 활용 가능한 AI 이미지 생성 기술을 빠르게 익힐 수 있는 기회를 제공합니다.

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.

빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

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.

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.

트랜스포머 기반 LLM 아키텍처와 GPU 활용 전략을 이해하고, vLLM을 활용한 실제 서빙 과정까지 직접 실습합니다. AI 시스템 파이프라인 구축부터 모니터링, 멀티 GPU 활용까지 실무 흐름 전체를 다루며, 복잡한 수식 없이 그림과 실습 중심으로 직관적으로 이해할 수 있도록 구성한 강의입니다.

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.

"유저리서치를 하긴 했는데 ... 이게 진짜 모든 유저를 대변할 수 있는 결과일까?" 고민 중이라면 주목! 데이터를 기반으로 여러분의 디자인에 설득력을 더하는 방법을 낱낱이 알려드릴게요. ✅ 복잡한 통계 용어를 정말 쉽게 풀어 설명해요. ✅ UX 실무에 꼭 필요한 3가지 핵심 가설검정만 골라, 원리부터 실습까지 꼼꼼히 소개해요. ✅ AI를 활용해 비용없이, 할루시네이션 없이 간단히 유저데이터를 분석하는 방법을 알려드려요.

R프로그래밍을 이용해 누구나 빅데이터 분석을 할 수 있도록 데이터의 기본적인 개념, R의 유용한 함수와 패키지, 데이터 분석 실습을 담았습니다.

LLM 서비스를 기획하기 위해 사용자가 요구하는 사항을 수집하고 분석하는 방법을 살펴봅니다.

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.

[AutoKeras로 배우는 머신러닝] 강의에서는, 이전에 머신러닝에서 사용되는 Keras 라이브러리에서 발전한 AutoKeras를 배우고 직접 예제를 통해 활용해 볼 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.

이 강의는 확산모델(Diffusion Model)의 진화 과정을 논문과 코드로 완전 정복하는 실전 중심 마스터클래스입니다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)과 DDIM 등, 생성 AI의 핵심 모델들을 논문 원리부터 직접 구현하며 학습합니다. 각 모델의 등장 배경, 수식, 네트워크 구조(U-Net, VAE, Transformer), 학습 과정(Noise Schedule, Denoising Step), 그리고 성능 향상을 이끈 아이디어들을 단계별로 분석합니다.수강생은 모든 모델을 PyTorch 기반으로 직접 코딩하며, 논문을 이해하는 것에 그치지 않고 ‘재현하고 응용할 수 있는 실무 능력’을 얻게 됩니다. 또한, 모델 간의 차이와 발전 흐름을 비교하며, 어떻게 확장되는지를 명확히 이해하게 됩니다. 이 강의는 이론·코드·실습을 하나로, 연구자·개발자·창작자 모두에게 생성모델의 진화를 체계적으로 익힐 수 있는 여정을 제공합니다. 논문을 ‘읽는 것’을 넘어, 직접 구현하며 ‘이해하고 재창조’하는 경험을 지금 시작하세요.

머신러닝을 배우면 정확도를 올리는 법을 익힙니다. 그런데 그 모델을 실제 칩에 올리려는 순간, 아무도 알려 주지 않은 질문이 남습니다. 이 모델은 곱셈을 몇 번 합니까? 무엇을 얼마나 기억하고 있어야 합니까? 지금 목표로 하는 칩 스펙이 그 요구를 감당할 수 있습니까? 머신러닝 교재는 정확도를 이야기하고 반도체 교재는 회로를 이야기하는데, 그 사이를 잇는 자료가 드뭅니다. 저는 RISC-V CPU와 NPU를 FPGA로 구현하며 이 간극을 반복해서 마주쳤습니다. 정확도가 가장 높은 모델이 정작 보드에는 들어가지 않는 상황 말입니다. 본 과정은 알고리즘 여섯 개를 파이썬으로 직접 만들면서, 만들 때마다 곱셈과 비교와 메모리와 정확도를 측정합니다. 그리고 그 값을 실제 FPGA 보드의 자원으로 환산합니다. 곱셈 몇 번이라는 말은 그 자체로 크기를 가늠할 수 없지만, 보드의 몇 퍼센트라고 하면 판단이 서기 때문입니다. 아홉 개의 Lab을 지나 여섯 모델을 한 표에 모으면 예상과 다른 그림이 나옵니다. 곱셈을 세는 데 아홉 편을 썼는데 정작 발목을 잡는 것은 곱셈이 아니었습니다. 이후 실수를 정수로 내리고, 자릿수를 관리하고, 회로를 채점할 기준까지 만듭니다. FPGA 보드는 필요하지 않습니다. 파이썬만으로 진행하며, 보드는 측정값을 환산하는 기준으로만 사용됩니다.

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.