학부생 때 논문 2편 작성한 대학원생이 알려주는 인공지능 입문 공부법

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

본 강의는 추천시스템의 기본개념부터 딥러닝 적용원리까지 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 등 다양한 추천 알고리즘을 배우며 추천 서비스 개발을 위한 실무역량을 키워보세요!

이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

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

이 강의에서 기대할 수 있는 것 LangGraph in Action에 오신 것을 환영합니다. 이 강의는 LangGraph를 사용하여 고급 AI 에이전트를 설계하고 배포하는 방법을 마스터하기 위한 최고의 가이드입니다. 이 강의에서는 모듈화되고 확장 가능하며 프로덕션 준비가 완료된 에이전트를 구축하는 기본 원리를 실습 중심으로 탐구합니다. LangGraph의 상태 기반 설계 기초부터 풀스택 애플리케이션 생성까지, AI 에이전트를 실현하는 데 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 강의 하이라이트 상태 기반 설계: 노드와 엣지라는 LangGraph의 핵심 철학을 깊이 있게 다루어 구조화되고 유지보수 가능한 에이전트를 만듭니다. 메모리 관리: 체크포인터를 활용한 단기 메모리와 Store 객체를 활용한 장기 메모리를 탐구하여 적응하고 학습하는 에이전트를 구현합니다. 고급 워크플로우: 휴먼-인-더-루프 시스템을 구축하고, 병렬 실행을 구현하며, 멀티 에이전트 패턴을 마스터합니다. 프로덕션 준비 개발: 비동기 작업, 서브그래프를 학습하고 FastAPI와 Docker를 사용하여 풀스택 애플리케이션을 생성합니다. 강의를 마칠 때쯤이면 강력한 이론적 이해뿐만 아니라 완전히 오픈소스 도구만으로 AI 에이전트를 어디서든 배포할 수 있는 실무 기술을 갖추게 됩니다. 최신 트렌드를 선도하고자 하는 개발자든, AI 툴킷을 확장하려는 숙련된 엔지니어든, 이 강의는 빠르게 성장하는 AI 에이전트 분야에서 필요한 역량을 갖추도록 합니다. 실제 애플리케이션에서 AI 에이전트 도입이 증가하는 가운데, 이 강의는 실질적인 문제를 해결하는 고급 시스템을 설계하고 구축하며 배포할 준비를 갖추도록 합니다. 함께 AI의 미래를 구축하고 만들어 갑시다!

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 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

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

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.

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이론부터 최신 멀티모달, 에이전트 기반 RAG까지! 비전공자도 이해할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 논문 리뷰부터 실전 코드 구현까지, RAG를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했습니다.

데이터분석가로 성장하고 싶은 스타터 분들을 위한 파이썬 기본 강의입니다. - 데이터 분석을 하고 싶지만 파이썬을 모르는 분 - 파이썬으로 머신러닝 배우고 싶은 분 - 빅데이터 분석기사 실기 시험을 준비하는 분 - 파이썬으로 머신러닝 기반 애플리케이션을 개발하고 싶은 분

게임에서 사용되는 중요한 수학개념들을 쉽게 배우는 강의입니다. 수학을 잘 알고 있는 사람은 해당 지식들을 당연하게 여기기 때문에 아무것도 모른다는 가정하에 가르킬 수 없습니다. 정말 비전공자라고 생각하고 초보자 관점에서 설명합니다.

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.

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.

Model Context Protocol (MCP) 마스터하기는 개발자가 실제로 안전하고 프로덕션 준비가 완료된 AI 백엔드를 구축할 수 있도록 돕는 실용적이고 엔지니어링 중심의 강의입니다. 수천 명의 학생들이 LLM 통합, 도구 호출, 백엔드 아키텍처에 대한 혼란을 극복하도록 도운 후, 가장 흔한 문제들을 해결하기 위해 이 강의를 만들었습니다: "LLM이 안전하게 호출할 수 있는 신뢰할 수 있는 백엔드를 어떻게 구축하나요?" "SSE, stdio, streamable-http 중 어떻게 선택하나요?" "FastAPI, Auth0, LangGraph를 사용하여 MCP를 실제 애플리케이션으로 어떻게 확장하나요?" "MCP 도구, 리소스, 프롬프트, 컨텍스트를 어떻게 구조화하나요?" 이 강의에서는 최소한의 MCP 서버를 구동하는 것부터 완전히 안전한 Docker화된 시스템을 배포하는 것까지 단계별로 안내합니다. 모든 레슨은 실습 중심으로 설계되어 복잡성을 제거하고 현대적인 AI 시스템을 구축하기 위한 명확하고 반복 가능한 워크플로우를 제공합니다. 막연한 튜토리얼에 좌절하고 MCP에 대한 명확하고 구체적이며 엔지니어링 수준의 이해를 원한다면, 이 강의는 당신을 위해 만들어졌습니다.

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

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 :)

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.

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.

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!