비전공자를 위한 AI 완전정복: 머신러닝부터 생성형 AI까지

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.

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.

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.

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

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.

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.

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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.

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데이터 기반 의사 결정은 주관적인 판단과 직관에 의한 결정으로 인한 오류를 최소화할 수 있으며, 다양한 리스크를 사전에 예측하고 다양한 전략을 수립하는 데 중요한 바탕이 될 것입니다.

: "데이터 분석 그 이상, 5가지 실전 프로젝트로 완성하는 예측 모델링 (총 45강)“ 데이터 분석은 끝냈지만, 막상 모델을 만들려니 막막하신가요? 단순히 라이브러리를 호출하는 법을 넘어, 타이타닉 생존 예측부터 스팸 문자 분류까지 각 알고리즘의 작동 원리와 최적의 모델 검증 전략을 완벽히 내 것으로 만들어 드립니다.선형 모델부터 최신 앙상블 알고리즘, 그리고 자연어 처리(NLP) 기초까지, 현업에서 가장 강력한 위력을 발휘하는 프로젝트들을 체계적으로 정복합니다. 이제 분석된 데이터를 바탕으로 미래를 예측하는 인공지능 모델링의 세계로 들어오세요.

지금은 바야흐로 생성형 AI의 시대! 단순히 최신 기술을 사용하는 것 뿐만 아니라 핵심원리를 파악해 생성형 AI를 나의 일상에 활용할 수 있는 지식과 경험을 습득해 보세요!

이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.

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.

LLM 기획, LLM 응용 기획 담당자를 위해 LLM이 필요한 이유와 기술적 배경 및 기본 개념을 설명합니다.

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.

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.

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.

"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.

AB Test의 인기와 관심이 폭발적으로 커지는 만큼, 국내 최초 AB Test강의를 지금 바로 알려드릴게요!

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

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.

파이썬 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 워드클라우드 시각화, 형태소 분석, 토픽모델링, 군집화, 유사도 분석, 텍스트데이터 벡터화를 위한 단어 가방과 TF-IDF, 머신러닝과 딥러닝을 활용한 텍스트 분류, 허깅페이스 활용법

"왜 내 자동매매는 하락장에서 무너질까?" 저 또한 같은 고민을 깊게 거쳤습니다. 시중의 자동매매 로직 대부분은 강세장에서 수익을 내는 듯 보이지만, 시장의 색깔이 바뀌는 순간 대응력을 잃고 맙니다. 저는 이 문제를 해결하기 위해 지난 2년간 직접 연구한 노하우와 최신 AI 기술을 결합했습니다. 본 강의에서는 거시경제와 개별 종목의 흐름을 동시에 읽어내는 'Transformer 기반 딥러닝 모델'을 직접 설계하고, 이를 무료 GPU 환경에서 자동으로 학습·배포하는 법을 배웁니다. 특히 헤지펀드 수준의 정교한 데이터 정규화 기법을 도입해, 단순 지표를 넘어 뉴스 감성까지 결합한 '지능형 종합 점수 시스템'을 구축합니다. 여기에 월스트리트 20년 경력 트레이더의 안목을 이식한 ‘AI 안전 게이트’를 더해, 매수 직전 인간 트레이더의 시각으로 마지막 확신을 더합니다. 단순히 사고파는 기능을 넘어 동적 익절·손절 로직, 8가지 자가 복구 메커니즘, 그리고 Slack 실시간 리포트까지더하여 기관급 알고리즘 시스템의 전 과정을 여러분의 손으로 직접 구현하게 됩니다.