AI·머신러닝을 위한 확률이론: 베이즈·분포·추정의 핵심

쉬운 예제를 통한 EKF(확장 칼만), UKF(엔센티드 칼만), Particle Filter(파티클 필터) 이론적인 동작 원리를 이해할 수 있습니다.

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.

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.

LLM의 한계? 실리콘밸리 현업에서 겪은 RAG 시행착오와 운영 노하우로 실전 문제 해결법을 알려드립니다.

핫 한 이미지 생성모델! 기초부터 구현하면서 이해하자! AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION 까지 함께 구현해 봅시다!

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

ChatGPT만 쓰던 개발자에서 AI 에이전트를 다루는 개발자로. Codex의 Rules, Hooks, Skills, MCP를 활용해 코딩 생산성을 극대화하는 실전 활용법을 배웁니다.

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.

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

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

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.

[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.

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.

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.

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

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

API 비용만 새 나가던 생성형 AI LLM 에이전트를, 모델 라우팅·캐스케이딩·캐싱·루프 가드레일로 비용을 통제하고 실제로 마진을 남기는 구조로 바꾸는 5개 모듈 18개 수업 강의입니다. 비용 폭탄 실제 사례 분석부터 손익 시뮬레이션, 아키텍처 설계 프로젝트까지 직접 만들어봅니다. API 비용 부담을 느끼는 AI 개발자·메이커, 에이전트 기반 서비스를 운영·기획하려는 분께 추천합니다.

1.수강생 여러분이 직면한 진짜 '문제'는 무엇입니까? 현업에서 엔지니어나 연구원, 혹은 비즈니스 라이터로 일하며 AI를 업무에 도입해 본 분들은 대개 다음과 같은 치명적인 벽에 부딪힙니다. '볼륨(Volume)과 가치(Value)의 역설': 질문을 던지면 그럴듯한 글은 쏟아져 나오지만, 정작 실무에 적용하려면 팩트가 틀리거나 깊이가 없어 쓸모가 없습니다. 통제 없는 콘텐츠 양산은 결국 데이터 출혈과 환각(Hallucination)이라는 비용만 낳을 뿐입니다. 일회성 대화(Casual Chatting)의 한계: 매번 '운'에 따라 결과물의 품질이 달라집니다. 어제는 똑똑했던 AI가 오늘은 엉뚱한 대답을 내놓으며, 템플릿 서식을 강제하면 오히려 모델의 추론 능력이 급락하는 '지능 저하' 현상이 발생합니다. 지식의 고립: 수십 년간 현장에서 쌓은 숙련된 '암묵지'를 조직원 전체가 복사-붙여넣기하여 사용할 수 있는 '명시적 지식 자산'으로 전환할 규격화된 방법론이 존재하지 않습니다. 결국 많은 이들이 AI를 "가벼운 요약이나 이메일 초안 작성용 비서" 정도로 격하시킨 채, 고밀도 엔지니어링이나 전략 기획 같은 중차대한 비즈니스 과업에서는 여전히 수작업에 의존하며 고통받고 있습니다. 2. 40년 R&D 암묵지와 시스템 공학으로 이 문제들을 해결하는 방법 저는 평생 동안 초정밀 내연기관과 시스템 공학(MBSE)의 엄격한 프로세스 게이트를 거쳐 가며 수천억 원 규모의 프로젝트들을 성공시켰습니다. 이 공학적 직관을 프롬프트 설계에 그대로 이식하여, 프롬프트를 단순한 질문이 아니라 통계적 불확실성을 통제하는 '시스템 설정 파일(Config File)'로 다루는 패러다임을 이 강의에 녹여냈습니다. 본 과정을 통해 수강생 여러분은 다음의 구체적인 솔루션을 체득하게 됩니다. XML 기반 구조화 아키텍처 도입: 모호한 줄글 프롬프트를 배제하고, <role>, <task>, <constraints>, <context> 등 정밀한 XML 태그와 마크다운 울타리를 통해 정보 출혈과 프롬프트 부패를 방지하는 가드레일을 설계합니다. 7단계 게이트 프로세스(Gate Process) 체이닝: 자동차 R&D의 단계별 통제 공정을 차용하여, 지시 대기부터 문헌 검토, 비평 및 자기 검증, 최종 컴파일에 이르기까지 AI가 스스로 논리를 검증하며 전진하는 7단계 체이닝 워크플로우를 완벽하게 지휘할 수 있게 됩니다. 하이브리드 분리 파이프라인 제어: o1, DeepSeek-R1 등 최신 추론형 모델을 활용할 때, 형식 제약으로 인해 지능이 저하되는 현상을 우회하는 '추론-포맷팅 하이브리드 분리 파이프라인'의 스켈레톤 코드를 다루며 지능을 100% 보존하는 통제력을 확보합니다. 비즈니스 가치의 정량적 ROI 수치화: 실제로 사내에 이 파이프라인을 구축했을 때, 기술 백서나 규제 대응 문서 집필에 소요되던 평균 4~6개월의 공기를 10일 이내(93.3% 단축)로 단축하고, 리서치 비용의 65% 이상을 한계비용으로 절감하여 C-Level 경영진에게 수치로서 타당성을 입증하는 ROI 수식과 KPI 모델을 마스터합니다.

대화 루프, 도구 호출, 권한, 프롬프트 조립 — 클로드 코드의 핵심 원리를 3D 인터랙티브 교재로 눈으로 확인하며 배웁니다. 교재로 이해한 구조를 그대로 코드로 옮겨, 나만의 '미니 클로드 코드(하네스)'를 직접 완성합니다.

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