AI코딩시대에 알아야할 GPU원리와 CS(Computer Science)지식

1. 국내 유일 국가공인 AI 자격증, AICE Associate 합격을 위한 모의고사 문제풀이 2. 실제 AICE Associate 출제 문제와 동일한 유형의 모의고사 12회 풀이 강좌

수식 한 개, 코드 한 줄 없이 인공지능 개발과 활용에 필요한 기초 통계의 본질을 꿰뚫습니다.

🔥32시간짜리 올인원 강의를 완강할 시간이 없다면? 빅데이터분석기사 필기 4과목을 4시간대로 압축했습니다. 기출 변형문제로 개념과 실제 출제를 바로 연결하고, 150p 강의자료와 13p 시험장 마무리 노트까지 드립니다.

AI 기술의 현재와 미래를 이해하고, 머신러닝 등 AI 모델의 테스트 과정을 체험하며 테스터의 역할을 배우게 됩니다. AI 기반 시스템 테스트 전략 수립부터 테스트 케이스 설계 · 실행, 또 테스트 지원을 위한 AI 활용 방법까지 폭넓게 익힙니다. 본 과정을 ISTQB의 AI Testing 실러버스를 기반으로 진행되며, ISTQB AI Testing 자격시험을 완벽하게 준비할 수 있는 기회를 제공합니다.

Microsoft AI-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 특강이며 2025년 5월기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 AI 개요, 머신러닝 기초, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 문서 인텔리전스, 지식 마이닝, 그리고 생성형 AI를 포함한 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공합니다

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.

코딩 몰라도 OK, Google Stitch로 완성하는 나만의 첫 번째 서비스 기획부터 배포까지 하나의 흐름으로 연결하는 올인원 AI 개발 워크플로우

"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.

신입/현직 개발자라면 가장 어려워하는 서류 작성! 합격생들의 서류 작성법을 보고 자신만의 포트폴리오를 만들어 보세요! 합격된 서류만을 보고 이야기합니다!

코드를 따라 쓸 수는 있는데 왜 동작하는지 설명하지 못해 답답하신가요? 이 강의는 프로그래밍·하드웨어 선수 지식 없이도 트랜지스터 하나에서 시작해 논리 게이트, 메모리, ALU, CPU를 눈으로 연결합니다. 추상적인 이론을 풍부한 시각 자료와 세 번의 종합 프로젝트로 조립하듯 이해하며, 변수와 함수가 기계어가 되어 실행되는 전 과정을 스스로 설명하는 개발 기초 체력을 완성하세요.

인공지능이 처음인 사람의 눈높이에 맞춘 인공지능 입문 강의! 데이터부터 생성형 AI까지 핵심 개념을 쉽게 정리했습니다. 인공지능을 만드는 것이 아닌 질문하고 설명할 수 있는 수준의 실무 이해를 목표로 합니다.

하락장에서도 큰 수익을 만들고 싶으신가요? 자동매매에 관심은 있지만, 코딩 / 매매 전략 설계 / 거래소 API / 서버 배포 때문에 시작하지 못하고 계신가요? 이 강의에서는 Python을 처음 접하는 분도 ChatGPT와 Codex를 활용해 매매 아이디어를 구체적인 전략으로 만들고, 백테스트와 실전 자동매매 코드로 구현할 수 있도록 안내합니다. Python과 CCXT를 활용한 바이낸스 선물 자동매매 / 기술적 지표 전략 / 물타기 백테스트 / 업비트 API 기반 김치프리미엄 전략을 실습합니다. 이후 텔레그램을 사용한 알림과 주문 안전 기능을 적용하고, 완성한 봇을 GitHub로 관리하여 Cloud의 서버에 배포합니다. LLM에게 모든 투자 판단을 맡기는 것이 아니라, 사람이 전략과 위험관리 기준을 결정하고 LLM을 전략 설계 / 코드 작성 / 오류 해결을 돕는 조수로 활용합니다. 강의를 완강한 뒤에는 제공된 코드를 실행하는 데 그치지 않고, 자신만의 전략을 생성 / 검증 / 수정 / 배포할 수 있게 됩니다!

1세대 데이터사이언티스트로 시작해 두 번의 머신러닝 스타트업 엑싯, 국가AI전략위원회까지, AI의 흐름을 누구보다 가까이서 경험하며 변화의 한가운데서 자신만의 기준을 세워온 하용호 대표님과 함께한 밋업 녹화본 입니다. AI를 더 많이 쓸수록 오히려 내 전문성이 뭔지 모르겠다는 느낌, 다들 한 번씩 겪어보셨죠? 이 불안의 정체는 워크슬롭, 그리고 우리도 모르는 사이 쌓이고 있는 기술·인지·의도 부채입니다. 이번 밋업은 불안의 정체를 진단하는 것에서 시작해, 검증 능력과 구조 설계, 나만의 판단 기준을 쌓는 학습법까지! 흔들리지 않고 일하기 위한 실천적인 이야기들을 나눕니다.

세상을 바꾸는 AI의 모든 것을 단 4강으로 정복한다! 1강. 인공지능의 진짜 정체 AI는 마법이 아니다. 인간의 ‘지능’을 수식처럼 분석해 만든 디지털 두뇌! 똑똑한 척하는 인공지능의 핵심 구조를 낱낱이 파헤칩니다. 2강. 알고리즘, AI의 창의적(?) 사고법 고민하는 AI는 어떻게 해답을 찾을까? 바둑을 두고, 길을 찾고, 당신의 검색 결과를 예측하는 AI의 전략을 직접 만나보세요. 3강. AI 하드웨어, 상상을 현실로 만드는 엔진! 당신의 스마트폰 속 칩이 AI의 심장이다. CPU, GPU, TPU, 그리고 알 수 없는 그 이름들까지 전부 해부합니다. 4강. 머신러닝과 딥러닝의 대격돌! AI가 '배운다'는 건 대체 무슨 뜻인가? 고전적인 규칙 기반 AI에서, 요즘 핫한 챗GPT까지! 학습의 진화를 추적합니다.

미국 실리콘밸리 스타트업에서 일하는 한국 개발자, 달레가 알려주는 리트코드! 단순히 정답 코드만 알려주는 방식이 아니라 각 문제에 대해 여러 접근 방식을 비교하고 시간 및 공간 복잡도를 함께 분석하며 왜 어떤 풀이가 더 효율적인지 설명하는 실전형 LeetCode 문제 풀이 강의입니다. 먼저 가장 직관적인 접근을 작성하고 해당 방법의 시간/공간 복잡도를 분석하며 병목과 개선 포인트를 파악하고, 그 다음 다양한 자료구조와 알고리즘적 기법을 적용한 다른 접근 방식들을 살펴보며 각 방식의 성능 차이와 장단점을 비교합니다. 이를 통해 새로운 문제를 마주했을 때 스스로 효율적인 해결 전략을 설계할 수 있는 문제 해결 능력을 갖추도록 돕습니다.

기초는 알지만 실무 적용이 막막하신가요? 현업 경험을 녹여 복잡한 LLM 구조를 명쾌하게 풀어드립니다.

말하면 AI가 직접 합니다! 파일, 보고서, 이메일까지. 코딩 없이 완전 자동화하는 Claude Cowork 실전 과정!

막막한 아이디어를 ‘완성 가능한 작품’으로 바꾸는 방법을 배웁니다. 혼자 쓰다 끝내지 못하는 이유는 재능이 아니라, 기획·구조·장르·씬 단위 설계가 비어 있기 때문입니다. 저는 시나리오 석사(MFA) 학위와 10년 이상 집필 경험, 그리고 한 작품으로 공모전 2회 수상 경험을 바탕으로 현업 기준의 작법을 온라인에서 단계별로 정리해드립니다. 본 강의인 ‘챕터 1: 영화 기획’에서는 기획의 방법론부터 로그라인·기획의도 작성법까지 한 번에 정리하고, AI를 기획·보조 작가로 활용하기 위한 프롬프트 엔지니어링을 배웁니다. 그리고 최종적으로는 본 강사와 함께 내가 집필하고 싶은 작품의 1문장 로그라인을 완성합니다. 중요한 건 AI가 아니라 작가의 판단과 설계이고, AI는 그 과정을 효율적으로 수행하게 해주는 도구라는 관점으로 진행합니다. [AI 시대의 영화·드라마 스토리텔링: 작품과 커리어를 만드는 이야기 설계]의 전체 수업 과정은 영화 기획 → 구조 → 플롯·캐릭터 → 장르 → 씬·각색의 5챕터 로드맵으로 이어지며, 각 단계를 밟아가면 최종적으로 장편 영화 시나리오 1편(또는 목표에 따라 시리즈 기획안 + 1~2부 대본)까지 확장할 수 있습니다. (단, 본 과정은 챕터별 개별 판매 방식입니다.)

이 강의를 통해 인공지능 대학원 입시 과정 및 준비 방법을 처음부터 끝까지 알아가실 수 있을 거예요! 합격 확률을 높이는 좋은 내용도 같이 알려드리겠습니다!

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