실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기

딥러닝 차세대 혁신기술 중 하나인 물리 정보 신경망을 공부하고 Pytorch를 이용하여 직접 구현을 하는 강의입니다. 인공지능의 차세대 혁신기술을 저와 함께 배워봐요!

실시간 객체 인식 모델인 초기 YOLO 모델부터 최신 모델까지 배울 수 있는 강의입니다. 추가적으로 객체 인식과 더불어 다양한 딥러닝 기술들을 배웁니다.

수학없이 고급 머신러닝 모델을 이해하고 파이썬을 통해 쉽게 구현하는 방법을 배웁니다.

딥러닝 최신 기술 중 하나인 Vision Transformer를 공부하고 Pytorch를 이용하여 논문을 구현하는 강의입니다. 비전 분야의 새로운 미래를 저와 함께 경험해 봐요!

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

인공지능 분야에서 활용도가 매우 높은 딥러닝 프레임워크인 Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.

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.

LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.

딥러닝 최신 기술 중 하나인 Vision Transformer를 공부하고 Pytorch를 이용하여 논문을 구현하는 강의입니다. 비전 분야의 새로운 미래를 저와 함께 경험해 봐요!

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.

인공지능 분야에서 활용도가 매우 높은 딥러닝 프레임워크인 Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

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.

40강의 체계적인 커리큘럼으로 AI의 기초 이론부터 각 알고리즘의 응용 AI 기술까지 학습합니다. 수학적 직관과 R코딩 알고리즘 학습 및 실습을 통해 데이터 분석, 머신러닝 및 이에 대한 응용툴의 알고리즘의 모델러를 꾸미는 것과 선택 활용하는 내용까지 즉시 적용 가능한 AI 모델 개발 역량을 갖춥니다.

딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지 딥러닝 자연어 처리(Natural Language Processing[NLP])의 원리와 활용방법을 다양한 예제와 실습 코드 구현을 통해 학습합니다.

본 교육은 NetMiner를 이용하여 소셜 미디어 데이터를 수집, 모델링, 분석하는 방법을 학습하는 과정입니다. NetMiner의 소셜 데이터 수집기(SNS Data Collector)를 활용하여 유튜브의 데이터를 수집·구성하는 방법, 소셜 미디어 데이터의 유형과 구조에 대한 이해와 모델링, 영향력·토픽·트렌드 등 소셜 미디어 분석 방법에 대해 이론과 사례, 실습을 중심으로 진행됩니다.

논문 속 데이터를 어떻게 분석하고, 연구 흐름을 어떻게 읽어낼 수 있을까요? 본 과정은 NetMiner 5와 Biblio Data Collector를 활용해 서지 정보 수집부터 네트워크 분석과 토픽 모델링 분석까지 정량적인 연구동향 분석을 다룹니다. 서지 데이터 처리 역량과 네트워크 분석 기술을 습득하여 연구 트렌드를 객관적이고 효율적으로 파악할 수 있습니다.

<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!>(인사이트, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

다양한 실무 현장에 텍스트 분석을 적용하고 싶지만, 낯선 코딩 장벽 때문에 막막하셨나요? 실제 논문과 연구 보고서에서 자주 활용되는 최신 토픽 분석 방법(LDA, BERTopic, BERTrend)을 중심으로, 핵심 이론을 간결하게 정리하고 프로그래밍 없이 NetMiner 5를 이용해서 실제 데이터를 통해 실전 분석 역량을 키울 수 있는 강의입니다.

코딩 없는 풀스택 시스템 구축: 한국어 프롬프트(바이브 코딩)만으로 데이터 수집부터 AI·ML 분석, 웹 대시보드까지 전체 파이프라인을 직접 완성합니다. 100% 자동화 파이프라인 소유: 매일 아침 텔레그램으로 S&P 500 스크리닝 및 투자 의견을 수신하는 독립적인 주식 분석 도구를 확보합니다. 실전 데이터 기반 투자 프레임워크 체득: 실제 운영 중인 소스 코드를 바탕으로 기관 수준의 데이터 분석 및 리스크 관리 역량을 내 것으로 만듭니다.

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.

구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.

AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

퍼셉트론부터 역전파까지, 신경망의 핵심 수학 이론을 체계적으로 학습하고 R 코드로 직접 구현합니다. 활성함수, 경사하강법, 다층신경망 등 딥러닝의 기초를 탄탄하게 다지며, 실제 데이터셋을 활용한 분류 문제 해결 능력을 키웁니다.

삼성전자 DS부문 메모리·S.LSI·Foundry·TSP·AVP 평가및분석, SK하이닉스 PE·AE·Solution PE를 준비하지만 사업부와 직무 차이에서 막히는 취업준비생을 위한 강의입니다. 제품평가 직무의 실제 업무 흐름을 기준으로 회사별 직무명을 정리하고, 본인의 전공 경험을 자소서와 면접에서 쓸 수 있는 직무 언어로 바꾸는 방법을 배웁니다. Analog 회로설계, Verilog/FPGA, 공정 실험, 데이터 분석 경험 등을 수율·Wafer Map·Shmoo Plot·불량 분석 키워드와 연결해 지원 전략을 세울 수 있습니다.