신경식의 딥러닝 오디세이 - 컴퓨터 비전 소개

딥러닝의 가장 핵심적인 학습 알고리즘인 gradient descent를 집중적으로 학습하는 강의입니다.

가상환경의 개념과 설정하는 방법을 배웁니다.

수식 작성을 위한 LaTeX의 사용법을 배우는 강의입니다.

딥러닝을 시작하기 위해 필요한 기본적인 미분법과 PyTorch의 Autograd 기능을 배우는 강의입니다.

컴퓨터 비전의 가장 기본적인 데이터셋인 MNIST에 대한 이론적 개념을 정리하고, Torchvision의 API를 통한 구현 및 직접 custom dataset class를 구현하는 방법을 배웁니다.

컨볼루셔널 뉴럴 네트워크의 핵심 모듈인 컨볼루셔널 레이어와 풀링 레이어의 연산을 이론적으로 완벽히 정리하고, 직접 구현하여 구현 능력을 배양하는 강의입니다.

딥러닝을 활용한 컴퓨터 비전의 가장 중요한 연산인 컨볼루션을 집중적으로 다루는 강의입니다.

딥러닝 기반 컴퓨터 비전 학습 전 필수적인 이미지의 이론적 기초를 다집니다. 픽셀, 해상도, 색상 표현 등 이미지 데이터의 본질을 이해하고, Python을 활용해 이미지를 읽고 변환하며 전처리하는 실전 프로그래밍 능력을 배양합니다.

Gradient-based Linear Regression (1)에서 직접 구현한 코드를 PyTorch의 기능들을 이용하여 실전 코드로 구현하는 방법을 배우는 강의입니다. 또한 데이터 전처리에 대한 필요성, 이론, 학습에 미치는 영향을 이론적으로 배우고, 실전 코드로 구현하는 강의입니다.

Gradient descent로 가장 간단한 형태의 딥러닝 모델을 학습시키는 과정에 대해 완벽히 이해하는 강의입니다.

맷플롯립 라이브러리를 이용한 데이터 시각화를 다루는 강의입니다.

넘파이의 사용법과 이를 이용한 실전연습을 진행하는 강의입니다.

[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 다섯 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 네 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 세 번째 강의입니다. 파이썬 코드를 디버깅 하는 방법에 대해 배웁니다.

[인공지능을 위한 파이썬] 시리즈의 두 번째 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

파이썬의 기본 문법에 대해 많은 연습을 하는 강의입니다. 파이썬의 문법과 함께 머신러닝, 딥러닝에 사용되는 실전연습을 하는 강의입니다.

선형대수학의 첫 번째 강의로서, 벡터와 벡터의 연산을 기하학적으로 이해하는 강의입니다.

함수의 극한, 도함수, 미분법, 도함수 공식, 미분의 활용

중고등학교 과정에서 배우는 수학 내용들을 압축한 강의입니다. 필요한 수학적 지식, 테크닉들을 각 아이템마다 많은 연습과 함께 배웁니다.

컴퓨터 비전의 가장 기본적인 데이터셋인 MNIST에 대한 이론적 개념을 정리하고, Torchvision의 API를 통한 구현 및 직접 custom dataset class를 구현하는 방법을 배웁니다.

딥러닝 기반 컴퓨터 비전 학습 전 필수적인 이미지의 이론적 기초를 다집니다. 픽셀, 해상도, 색상 표현 등 이미지 데이터의 본질을 이해하고, Python을 활용해 이미지를 읽고 변환하며 전처리하는 실전 프로그래밍 능력을 배양합니다.

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

40여 종의 경제 지표와 주가 데이터를 AI로 분석하여, S&P 500, QQQ ETF뿐만 아니라 개별 종목까지 예측하는 강력한 주가 분석 모델을 직접 만들어보세요!

🚀 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.

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.

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

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!

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!

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

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.

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 :)

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델, BERT, Encoder-Decoder 기반의 MarianMT 번역 모델, Vision Transformer 까지 코드로 직접 구현하며 Transformer에 대해 속속들이 배우게 됩니다.

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.

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

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.

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.

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.