AI·머신러닝을 위한 확률이론: 베이즈·분포·추정의 핵심

머신러닝,AI, Robotics, 컴퓨터 비젼 등 공학전공자를 위한 깊이 있는 선형대수학 입니다. 깊이 있게 선형대수학을 공부하실 분들에게 권합니다. 가능한 쉽게 설명하면서 주제의 선택과 집중을 통하여 깊은 내용들을 다루고 있습니다.

모든 AI/딥러닝의 핵심은 결론적으로 최적화입니다. 물론 AI/딥러닝 에서만 최적화이론이 필요한 것은 아님니다. 컴퓨터 비젼, 로보틱스 & 제어시스템, 금융공학 & 퀀트, 데이터 과학, 신호 처리...아마 어느 분야를 공부하던 좀 더 깊이 들어가면 꼭 만나게 되는 주제 중 하나가 최적화이론 입니다. 이 강의에서는 수학적인 기초 이론부터 시작하여 깊이있는 내용들까지 체계적으로 다루고 있습니다. 국내에 개설된 최적화 이론 강의 중 단연 최고라 생각 합니다.

AI/딥러닝, 컴퓨터 비젼, 컴퓨터 그래픽 등에 필요한 최적화이론 입니다. 최적화이론1에서는 중점적으로 다변수함수의 정의와 다변수함수의 미분을 다루고 있습니다. 왜 그럴까요! 모든 최적화 문제는 다변수 함수 형태로 표현되기 때문입니다. 정확한 다변수 함수의 정의와 미분개념을 습득하시면 위 분야의 이론적 접근이 상당히 쉬워집니다.

AI/딥러닝에 필요한 선형대수 내용을 하루 10분 투자 한 달 완성으로 마스터 해봐요

쉬운 예제를 통한 칼만 필터(Kalman Filter)의 이론적인 동작 원리를 이해할 수 있습니다.

이 강의는 생성형 인공지능 모델 중 Diffusion 모델과 관련된 실습을 수행합니다. 대표적인 Diffusion 모델 응용 논문인 prompt-to-prompt 논문을 함께 읽어보고 구현해 봄으로써, 최신 인공지능 논문을 이해할 수 있는 능력을 함양할 수 있기를 기대합니다.

쉽고 배워서 바로 쓰는 컴퓨터 비전 실전 프로젝트: 실무에서 바로 활용 가능한 컴퓨터 비전 프로젝트를 단계별로 학습합니다. 실전 사례를 통해 전문성을 높입니다.

[소스코드 제공] 코딩 몰라도 OK. 구글 최신 툴(IDX)로 설치 없이 브라우저에서 뚝딱 완성! 코딩 문법 공부는 이제 그만! AI와 대화하며(Vibe Coding) 구글 IDX 환경에서 사내 문서를 완벽히 이해하는 RAG 챗봇을 구축하고 웹으로 실시간 배포하는 초고속 실전 과정입니다.

본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

메이커톤에서 80%가 막히는 포인트, 이제 해결하세요. 라즈베리파이 · 컴퓨터비전 · LLM · 3D 설계까지 4주 완성! 시연 가능한 스마트미러 PoC로 메이커톤 상위권 달성!

현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

코파일럿 (copilot) 과 함께 개발에 입문을 해봐요. AI와 함께라면 초등학생도 따라할 수 있어요!

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

매일 2,500종목, 언제까지 직접 보실 건가요? 장 마감 후 급등주를 찾느라 네이버 증권을 뒤지고, 뉴스를 읽으며 호재인지 악재인지 판단하고, 외국인/기관 수급을 하나하나 확인하고, 차트를 열어서 패턴을 분석하고... 이걸 매일 반복하고 계시진 않나요? 저도 그랬습니다. 퇴근 후 2~3시간을 종목 분석에 쏟았고, 그래도 놓치는 종목이 더 많았습니다. 코스피+코스닥 합치면 2,500개가 넘는데, 사람이 매일 다 볼 수는 없으니까요. --- 그래서 시스템을 만들었습니다 매일 장 마감 후 자동으로 2,500종목을 분석하는 시스템을 만들었습니다. - 시세, 수급, 뉴스를 자동으로 수집하고 - AI(Gemini)가 뉴스를 읽고 호재/악재를 판별하고 - 6개 팩터로 15점 만점 점수를 매기고 - 기준을 통과한 종목만 골라서 진입가/손절가/익절가까지 계산하고 - 텔레그램으로 알림을 보내줍니다 저는 퇴근 후 폰만 확인하면 됩니다. 여기에 매주 토요일이면 시스템이 스스로 지난주 성과를 분석해서 손절선, 익절선, 보유기간을 자동으로 조정합니다. 시스템이 알아서 학습하고 개선되는 구조입니다. --- 근데 저는 개발자가 아닙니다 이 시스템의 코드를 제가 직접 쓴 건 아닙니다. 전부 AI한테 말로 시켰습니다. "오늘 5% 이상 오른 종목 중에서 거래대금 500억 넘는 것만 추려줘" "이 뉴스 3개를 Gemini한테 보내서 호재인지 판단하게 만들어줘" "매일 오후 4시에 자동으로 실행되게 스케줄러 만들어줘" 이렇게 말하면 AI(Claude)가 코드를 만들어줍니다. 이게 바이브 코딩입니다. --- 이 강의에서 똑같은 시스템을 만듭니다 58강에 걸쳐, 제가 실제로 매일 사용하는 시스템을 처음부터 끝까지 같이 만듭니다. 데이터 수집부터 시작해서, AI 뉴스 분석, 스코어링 엔진, 시그널 생성, Flask API 서버, Next.js 웹 대시보드, 텔레그램 자동 알림, 그리고 자가 학습 시스템까지. Jupyter 노트북이 결과물이 아닙니다. 실제로 매일 돌아가는 웹 대시보드와 텔레그램 알림이 결과물입니다. 코딩을 몰라도 됩니다. 매 강의마다 Claude한테 어떻게 말해야 하는지 보여드리고, 여러분이 따라하면 같은 결과가 나옵니다. --- 이런 분께 추천합니다 - 매일 종목 분석할 시간이 부족한 직장인 투자자 - 자동화 시스템을 갖고 싶지만 코딩을 모르는 분 - 퀀트/시스템 트레이딩이 궁금한데 어디서 시작할지 모르는 분 - AI를 실전에 활용하는 방법이 궁금한 분 --- ⚠️ 이 강의는 투자 수익을 보장하지 않습니다. 주식 분석 도구를 직접 만들어보는 프로그래밍 강의입니다. 실제 투자 판단은 수강생 본인의 책임입니다.

최신 Transformer 기반 PixArt와 경량 적응화 SANA를 이론부터 코드까지 단계별로 구현합니다. I·II편에서 다룬 DDPM·DDIM·LDM·DiT를 바탕으로, 텍스트 인코더 연결, 샘플러(DDIM/ODE), v-예측/CFG 튜닝, 소규모 데이터 스타일 미세튜닝까지 실습 위주로 완주합니다.

본 강의에서는 포토 모자익을 생성하는 전체 과정을 알고리즘 관점에서 살펴봅니다. 입력 이미지를 K-means 클러스터링을 통해 타일 개수에 맞는 대표 색상 집합으로 축소한 뒤, 헝가리안 알고리즘을 적용하여 각 색상과 타일을 1:1로 최적 매칭합니다. 이를 통해 이미지 처리와 조합 최적화 알고리즘이 결합되어 하나의 시각적 결과물을 만들어내는 과정을 이해합니다

Next.js, YOLOv11, FastAPI를 활용하여 실시간 화재 감지 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다.

요즘 이걸 모르면 안된다 할 정도로 유명해진 Nano Banana? Gemini 3.0? 이 강의에서 Gemini API 로 모두 다룰 수 있습니다.