인공지능 지도학습의 학습과정과 회귀, 분류 알아보기

1. 국내 유일 공인 AI 국가공인자격증, AICE Associate 합격을 위한 실습 중심의 강의 2. 파이썬 기반으로 데이터분석과 AI 모델링을 할 수 있는 단계까지 학습.

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.

최근 가장 부상하는 업무 자동화 도구는 ‘클로드 코드’입니다. 클로드 코드를 통해 내 컴퓨터 안에 나만을 위해 일하는 AI 에이전트들을 배치하고, 반복 업무를 하나씩 AI에게 시키는 방식을 만들어갑니다. 힘들기만 했던 PPT, 보고서, 엑셀 등의 업무를 모두 100% 자동화 해보세요.

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 :)

AI를 쓰고는 있는데, 아직도 일을 대신 시키지는 못하고 있지 않나요? 이 강의는 단순한 사용법이 아니라 ‘일 잘하는 AI 비서’를 직접 만드는 과정입니다. 프롬프트 원리부터 개인화 설정, 업무 자동화까지 한 번에 익혀서, 반복 업무는 AI에게 맡기고 핵심 업무에 집중하는 새로운 일하는 방식을 만들어 줍니다.

카카오 AI TOP 100 1등, 베스트셀러 《최고의 프롬프트 엔지니어링 강의》 저자 골빈해커가 직접 운영하는 AI Native 회사의 실제 이야기. 개발자 단 2명이 서비스를 만들고 운영하는 방법, AI 시대 개발자와 조직이 갖춰야 할 새로운 역량을 실전 사례로 풀어냅니다.

10년차 뉴욕/LA 스타트업 테크리드 출신이 1만 명 넘는 수강생을 가르치며 다듬은 순서 그대로, 바이브코딩을 처음부터 체계적으로 알려드립니다. 제가 직접 운영하는 서비스 '카공맵'을 밑바닥부터 함께 만들며, 리서치부터 개발, 배포, 운영, 에이전트에게 개발을 맡기는 자동화까지 실제 흐름 그대로 배웁니다. 그리고 두 가지를 약속드립니다. 서비스가 어떻게 굴러가는지 큰 그림을 잡아 AI의 결과를 내가 판단하게 되는 것, 일의 순서와 기준을 환경에 남겨 AI가 매번 같은 결과를 내게 만드는 것. 내가 판단하고 AI가 말을 잘 들으면, 아이디어는 진짜 서비스가 됩니다.

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.

인간 사고 증폭을 위한 인간-AI 협업의 새 프레임 인간의 능력을 최대한 증폭시키기 위해 AI는 어떻게 활용해야 하는가?창의성의 새로운 판 위에서 인간–AI 협업은 어떤 기준으로 실행되어야 하는가? 그리고 직무와 워크플로우는 어떻게 설계해야 하는가? 이 과정은 이러한 질문에 답할 수 있는 새로운 틀과 실행 전략을 제시한다.

이번 클래스에서는 디자인 툴 초보자도 활용할 수 있도록 Adobe Firefly의 핵심 기능을 배우고, 실제 마케팅 실무에서 배너, 카드뉴스, 상세페이지 등 주요 콘텐츠를 AI로 빠르게 제작하는 능력을 기릅니다.

AI 시대의 필수 자격증, MS AI-900! 🚀 알고 계셨나요? ChatGPT는 Microsoft Azure에서만 운영됩니다! 최신 GPT 모델을 독점 제공하는 Microsoft Azure OpenAI를 제대로 활용하고 싶다면, 지금이 바로 기회입니다. AI-900 과정을 통해 Azure AI 서비스 전문가로 성장하고, 기업이 신뢰하는 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 마스터하세요. 글로벌 공인 인증까지 확보하여 진정한 AI 전문가로서 경쟁력을 높이세요!

OpenAI의 인공지능 검색 도구인 SearchGPT의 기본 사용법부터 다양한 기능과 활용법을 다루는 강의입니다. 프롬프트 입력을 통한 텍스트 기반 기능 활용과 응용 방법을 학습합니다.

1. AI 자격증, AICE Associate를 취득하기 위한 파이썬 코딩 학습 2. 기초부터 응용까지 단계적인 파이썬 코딩 학습 3. AI 분야 석학 고려대학교 김중헌 교수의 강의

더이상 생기부 설계 받지 마세요. 30년 차 입시 컨설턴트가 직접 사용하는 컨설팅 족보를 모두 알려드립니다.

AI의 역사를 알고 앞으로의 AI를 어떤 관점으로 보아야할 지에 대해 소개하고자 합니다

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

학생의 성적, 학생부, 관심분야 등 다양한 데이터를 AI-SPARS 도구로 구조화하고, LLM을 활용해 전공 탐색부터 대학·전형 전략, 맞춤형 로드맵까지 설계하는 방법을 학습합니다. 단순 질의응답이 아닌, Profile-Interview-전공-대학-전형-Gap-Roadmap-Smart Report-Portfolio로 이어지는 체계적인 AX형 진로·진학 상담 프로세스를 실전에서 바로 적용할 수 있습니다.

AI 음악으로 수익화를 한다는 많은 허황된 강의를 보셨을 겁니다. 네, AI 음악 수익화는 가능합니다. 비싼돈을 들여 배울 만큼 어렵지 않고, 쉽게 돈을 벌수 있는게 아닐 뿐이죠. 이 강의는 AI음악 수익화에 관심이 있는데 무엇을 해야 할지 막막한 분들을 위한 실행형 강의입니다. 제가 직접 AI 음악을 만들고, 앨범으로 구성하고, 음원 유통과 유튜브·틱톡 활용까지 시도한 경험을 바탕으로, 음악 생성 → 앨범 기획 → 파일 준비 → 유통 → 수익화 준비 흐름을 처음부터 따라갈 수 있게 정리했습니다. 수익을 보장하는 강의가 아니라, AI 음원 발매와 수익화 준비 과정을 한 번 끝까지 경험하도록 돕는 강의입니다.

Classic RAG, Graph RAG, Agentic RAG의 핵심 원리와 실전 구현을 학습합니다. 토큰 효율과 지연 시간을 최적화하는 동적 라우팅 시스템을 설계하고, GraphRAG의 관계망 추론과 Agentic RAG의 자기 평가 루프를 결합한 장기 기억 시스템을 구축합니다. 실무에서 바로 활용 가능한 고급 RAG 아키텍처 설계 역량을 완성하는 과정입니다.

신경망을 FPGA에 올린다 — 말은 익숙하지만, 실제로 해낸 사람은 드뭅니다. 캡스톤, 경진대회, 졸업작품에서 한 발 앞서고 싶다면, 모델을 학습시키는 것을 넘어 그 연산이 실제 칩 안에서 어떻게 도는지를 직접 만들고 증명할 수 있어야 합니다. 이 강의는 바로 그 지점, 이론과 실물 하드웨어 사이의 간극을 건너게 해드립니다. MNIST 숫자를 인식하는 신경망 가속기(NPU)를 스펙 읽기부터 파이썬 골든 모델, Verilog RTL 설계, FPGA 검증까지 처음부터 끝까지 직접 완성합니다. 라인 버퍼와 병렬 MAC로 만드는 Conv 계층, ReLU·MaxPool·Flatten을 거쳐 완전연결 계층과 Argmax까지 — 아홉 개 블록을 하나의 칩으로 통합하고, "파이썬 정답지와 하드웨어 출력이 한 비트도 다르지 않다(Bit-True)"를 스스로 증명합니다. 시뮬레이션은 멀쩡히 돌아가는데 결과만 미묘하게 다른, 그 답답한 순간을 넘어서는 법까지 강의에 담았습니다. 정수 양자화, 배열 축 순서 변환, 누산기 오버플로 방지처럼 일반 딥러닝 교재가 다루지 않는 실전 노하우를 하나씩 짚어드립니다. 저는 RISC-V CPU 설계와 FPGA Bit-True 검증을 오래 다뤄오며 겪은 시행착오를, 여러분이 반복하지 않도록 이 강의에 녹였습니다. 수업이 끝나면 "직접 설계하고, 증명했다"고 말할 수 있는 완성된 하드웨어 프로젝트가 손에 남습니다.