(라즈베리파이를 이용한) AI 인공지능 자율주행 자동차 만들기

정보보안기사 필기 시험 대비를 위한 강의로, 핵심 이론을 간결히 정리하고 문제풀이 중심으로 실전 감각을 강화할 수 있습니다. 기출문제 분석과 실전 대비 전략으로 정보보안기사 자격증 취득에 한 걸음 더 다가가 보세요.

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3D 모델링 소프트웨어 Autodesk Maya를 통한 3D 그래픽 모델링 입문 강의입니다. 강의는 총 네 개의 파트로 이루어져 있으며, 이번 과정에서는 툴 설치부터 시작해 마야의 기본 기능을 익힙니다.

정보보안기사 필기 시험 대비를 위한 강의로, 핵심 이론을 간결히 정리하고 문제풀이 중심으로 실전 감각을 강화할 수 있습니다. 기출문제 분석과 실전 대비 전략으로 정보보안기사 자격증 취득에 한 걸음 더 다가가 보세요.

본 과정은 **대화형 AI(ChatGPT 등)**를 실제 회사 업무에 어떻게 적용할 수 있는지를 다루는 실무 중심 강의입니다. 단순한 AI 사용법을 넘어, 다양한 부서와 직무 환경에서 활용할 수 있는 업무 자동화·문서 작성·아이디어 발상·데이터 분석 보조 등의 구체적인 사례를 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 학습자는 이 과정을 통해 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 AI로 효율화하는 방법을 익히게 되며, AI와 협업하는 스마트 워크플로우를 경험할 수 있습니다. 또한 AI의 장점과 한계를 이해하여, 실제 비즈니스 상황에서 올바른 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 본 과정을 수강하면 ChatGPT를 비롯한 대화형 AI를 업무의 생산성을 높이는 도구로 활용할 수 있게 되며, 이는 곧 미래 업무 환경에서 경쟁력을 확보하는 중요한 밑거름이 될 것입니다.

자바 프로그래밍 언어를 100개의 문제 풀이를 통해 학습합니다. 전체 과정은 총 5개의 파트로 구성되어 있습니다. 본 과정인 파트 4에서는 OOP 심화개념, 추상클래스, 알고리즘을 주제로 문제를 풀어봅니다.

이 강의는 OA(Office Automation) 프로그램을 실생활과 실무에서 효과적으로 활용할 수 있도록 설계된 실용 과정입니다. 워드, 엑셀, 파워포인트 등 대표적인 오피스 프로그램의 핵심 기능을 중심으로, 누구나 손쉽게 따라할 수 있는 실습 위주 강의를 제공합니다. 본 과정을 통해 수강생은 단순한 기능 학습을 넘어, 실제 생활 속에서 필요한 문서 작성, 가계부 관리, 발표 자료 제작은 물론 직장 내 보고서 작성, 데이터 분석, 프레젠테이션 등 다양한 업무 상황에 바로 적용할 수 있는 실질적인 OA 활용 능력을 기를 수 있습니다. 특히 기초부터 차근차근 다루기 때문에 초보자도 쉽게 접근할 수 있으며, 이미 사용 경험이 있는 학습자라면 보다 효율적이고 전문적인 활용법을 익혀 업무 생산성을 높이고 실무 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

본 과정은 기계 제도 및 설계 분야에 관심이 있거나, 해당 분야의 자격증 취득을 목표하고 계신 분 또는 관련 분야로 진출을 하고자 하는 분이나 전문성을 향상시키고자 하는 분들을 위한 기초 내용의 습득을 목표로 한 과정입니다.

정보보안기사 필기 시험 대비를 위한 강의로, 핵심 이론을 간결히 정리하고 문제풀이 중심으로 실전 감각을 강화할 수 있습니다. 기출문제 분석과 실전 대비 전략으로 정보보안기사 자격증 취득에 한 걸음 더 다가가 보세요.

자바 프로그래밍 언어를 100개의 문제 풀이를 통해 학습합니다. 전체 과정은 총 5개의 파트로 구성되어 있습니다. 본 과정인 파트 3에서는 함수, OOP를 주제로 문제를 풀어봅니다.

After Effects를 처음 입문하는 분들을 위해 가장 기초적인 내용을 중심으로 전반적인 사용 방법을 설명하고, 간단한 작업을 통해 모션 작업의 기본적인 과정을 익히는 강의입니다.

노션의 강력하고 편리한 데이터베이스 기능은 초보자도 손쉽게 DB를 구축할 수 있게 해줍니다. 이 강의에서는 데이터 정렬, 필터 등의 학습과 DB간 관계와 롤업 기능 등의 고급 파트 기능에 대해서 학습합니다.

노션의 강력하고 편리한 데이터베이스 기능은 초보자도 손쉽게 DB를 구축할 수 있게 해줍니다. 이 강의에서는 데이터베이스 개념과 관련 용어(테이블, 행, 열 등)에 대한 이해, 노션 데이터베이스의 기본적인 사용법 등을 익힙니다.

AutoCAD를 이용해 3D CAD 작업을 하기 위한 기본 기능을 배웁니다.

머신러닝을 처음 접하는 사람들을 대상으로 기초적인 머신러닝 이론을 간략하게 다룬 머신러닝 기초 강의입니다.

Illustration CC 2020의 주요 기능을 익혀 쉽고 빠르게 일러스트를 활용할 수 있습니다.

정보보안기사 실기 기출문제 내용을 효과적으로 학습하여 정보보안기사 실기 자격증을 취득할 수 있습니다.

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.

Davinci Resolve의 기본적인 편집 기능을 중심으로 가장 기초적인 영상 편집을 배우는 입문 강의입니다. (Part 1/3)

정보보안기사 실기 기출문제 내용을 효과적으로 학습하여 정보보안기사 실기 자격증을 취득할 수 있습니다.

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

QML은 Qt에서 제공하는 UI를 만드는 프로그래밍 인터프리터 언어입니다. JSON과 유사하고 JavaScript를 사용할 수 있습니다. QML과 Python 함께 이용하면 현대적인 고급 UI를 쉽게 개발할 수 있습니다.

100회 이상 진행한 딥러닝 교육 경험을 바탕으로, 수강생들이 가장 많이 어려워했던 핵심 기초 이론을 체계적으로 정리한 강의입니다. 이 강의는 비전공자도 이해할 수 있도록 수학적 직관, 모델 학습 원리, 코드 구현을 단계적으로 연결해 설명하며, 단순한 라이브러리 사용법이 아닌 AI 모델이 학습되는 근본 구조와 작동 원리를 깊이 있게 다룹니다. 경사하강법, 오차 함수, 최적화, 퍼셉트론, 다층 신경망, 오차역전파 등 딥러닝의 핵심 기초 기술을 직접 수식과 코드로 구현해 보면서, AI 원리를 이해하는 실력 있는 엔지니어로 성장하도록 설계된 실전형 입문 과정입니다.

이 강의가 특별한 이유: 핵심 장점 • 직관적인 시각화: Pygame 2D 시뮬레이션으로 알고리즘 동작을 실시간으로 직접 확인 • 실제 구현 경험: 이론을 넘어 직접 코딩하며 자율 주행 알고리즘 체득 • 핵심 알고리즘 마스터: 다익스트라, 퓨어 퍼슈트, ICP 등 필수 알고리즘 집중 학습 • 단계별 심화 학습: 기초부터 SLAM까지 체계적인 난이도 구성 • Lidar 기반 SLAM: 미지 환경에서의 맵 구축 및 위치 추정 실습

임베디드 개발이 무엇인지 알려드려요. 뜬구름 잡는 추상적인 설명 없이 명확하게 개념을 설명해드려요.

딥러닝은 복잡한 함수의 조합으로 이루어진 신경망을 통해 데이터를 학습하는 기술입니다. 이 강의에서는 딥러닝의 핵심 개념을 수학적으로 이해하고, 이를 행렬 연산 관점에서 분석해봅니다. 특히 Python의 NumPy 라이브러리를 활용하여, 딥러닝의 순전파와 역전파 과정을 직접 구현해보며 파라미터가 어떻게 업데이트되는지 시각적으로 살펴봅니다. 복잡해 보이던 신경망 구조도 행렬 연산으로 풀어내면 명확해집니다. 이 강의는 코딩보다 개념 이해에 중점을 두고, 딥러닝의 원리를 수학적으로 직관적으로 익히고자 하는 학생들에게 적합합니다.

이 강의에서는 라즈베리 파이와 파이썬에 대한 기초지식을 배우고 간단하지만 핵심적인 자율주행차와 원격 홈모니터링 프로젝트를 만드는 실습할 것입니다.

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.

파이썬을 활용해 기계학습 기술을 학습하고, 실제 데이터 정보 추출 방법 및 예측 모델 개발 능력을 향상해보자!

- 저는 4년차 AI 스타트업을 운영하는 Research Engineer/AI PM 입니다. - 이 영상은 인공지능을 "지금", "2026년"에 공부를 시작하려는 분들을 위한 강의입니다. - 대학생 친구들을 보다보면 인공지능을 어떻게 시작해야하는지 감도 못잡는 친구들이 많습니다. - 본 강의를 듣고나서 인공지능을 공부하기 시작할 수 있다면 좋겠습니다. - 참고로, 본 강의는 "내 업무에 AI 활용" 혹은 "GPT를 이용한 수익화 방법 시작하기" 이런 강의가 아닙니다. - 학생, 대학원생, 혹은 개발자 분들이 인공지능을 공부하고싶을 때 어떻게 시작하면 좋을지에 대한 영상입니다.

이 강의에서는 추천 시스템의 핵심 알고리즘부터 실전 구현까지 다룹니다. - 컨텐츠 기반 필터링 - 협업 필터링, 딥러닝 기반 추천 모델 구현 - Two-step recommender systems 구현 - PyTorch/RecBole 활용한 실습 - 현업 노하우와 추천 결과 시각화까지

'삼성전자, SK하이닉스 현업' 에서 요구하는 'AI 기반 회로설계/검증 자동화' 실무 강의입니다. TSMC 180nm PDK 기반 LDO IP 설계·검증 자동화 + AI 기반 AXI-Lite RTL 구현 + Python/TCL/Batch Script Regression 자동화 역량을 완성합니다.

IoT(Internet of Things) 하면? 제일 먼저 떠오르는 것이 라즈베리파이입니다. 라즈베리파이의 기본 설치 과정부터 센서 제어, 다양한 서버 구축 활용, 클라우드 연계까지 다룹니다.

Python을 배우려고 한다면 이 강의에 주목!!! 무려 공짜~ 정식 과목 수강이나 개인 학습 이전에 꼭 선행 학습 용도로 권장 드립니다.