머신러닝/딥러닝 소개 및 학습을 위한 파이썬 속성 과정

코딩이 처음이신가요, 아니면 코딩 기술을 한 단계 업그레이드하고 싶으신가요? 파이썬, 그 강력하고 유연한 언어로 여러분을 안내할 이 강의는 모든 수준의 학습자를 위해 설계되었습니다. "따라하기" 방식으로 진행되는 이 강의는, 여러분이 실제로 코드를 작성하고 실행하면서 학습할 수 있게 합니다. 이 강의를 통해 파이썬이 왜 가장 인기 있는 프로그래밍 언어인지 알게 될 것입니다. 인공지능부터 웹 개발까지 다양한 영역에서 무궁무진한 가능성을 보여주는 파이썬 언어의 습득은 개인의 잠재력을 크게 올릴 수 있는 기회가 될 것입니다.

기초를 떼도 실무 적용은 막막하시죠? 제 현업 노하우로 복잡한 RAG와 에이전트 설계를 완성해 드립니다.

LangChain만 알면 챗봇이지만, LangGraph와 Multi-Agent 패턴을 알면 서비스가 됩니다. 현업 AI 강사가 17개의 실습 노트북과 4가지 멀티 에이전트 패턴 (Subagents·Handoffs·Router·Skills)으로, 단순 프롬프트 호출을 넘어 도구를 다루고, 메모리를 유지하며, 사람이 검수하는 운영 가능한 AI Agent 워크플로우를 처음부터 끝까지 구축하는 노하우를 전해드립니다.

단순 챗봇을 넘어선 에이전트 구현이 막막하신가요? 제가 직접 겪은 시행착오와 공식 문서 기반의 노하우로, 실무에 즉시 적용 가능한 중급 에이전트 구축법을 알려드립니다.

단순 튜토리얼만으론 실무 적용이 어렵죠. 제 현업 노하우를 담아 복잡한 상태 관리와 멀티 에이전트 설계법을 확실히 전수해 드립니다.

실무 적용과 면접 대비가 막막하시죠? 제 현업 경험을 녹여 CNN부터 DETR까지 코드 중심으로 확실히 잡아드립니다.

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!

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!

데이터의 바다에서 길을 찾고, 인공지능의 미래를 탐험하세요. 이 강의는 빅데이터와 인공지능(AI)이라는 두 개의 거대한 테크놀로지의 흐름을 탐구하고, 이들이 어떻게 우리의 삶과 업무에 혁신을 가져오고 있는지를 살펴봅니다.

딥러닝을 활용한 생성모델 AI 모델의 작동 원리를 이해하고 실습을 통해 활용 방법을 습득합니다.

이론은 알지만 실무 데이터 적용에 막막하셨나요? 제 현업 노하우를 담아 복잡한 이상거래를 코드로 직접 해결하는 실전 기술을 전수해 드립니다.

기초만으론 부족한 실전 투자, 10년 차 퀀트의 머신러닝 노하우로 수익 모델을 직접 구축해 보세요.

최근 인공지능 분야의 놀라운 성과는 모두 강화 학습 분야에서 발표되고 있습니다. 로봇, 자율 주행 기술, 인간을 닮은 기계 등 진정한 인공 지능 기술의 혁신을 이루어 내고 있는 강화 학습 기술을 초보자의 시선으로 알기 쉽게 기초에서 고급 수준까지 다루었습니다.

기초는 알지만 실무 적용이 막막하신가요? 현업 경험을 녹여 복잡한 LLM 구조를 명쾌하게 풀어드립니다.

직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다. 최신 Pytorch version 을 반영하였습니다.

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

AI 엔지니어 입문자를 위한 강의는 데이터 처리부터 모델 개발, 클라우드와 MLOps, 그리고 윤리적 고려까지 전 과정을 짧게 체험할 수 있도록 구성되었습니다. 단순히 모델을 만드는 데서 그치지 않고, 실제 서비스로 연결하는 과정을 이해해 실무 감각을 익히는 데 중점을 둡니다. AI를 처음 배우는 분들도 쉽게 따라올 수 있도록 실습과 예제를 곁들여 진행합니다.

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.

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.

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최근 딥러닝 트렌드를 따라잡을 수 있도록, 딥러닝의 획기적인 진보 과정 맥락에 대해서 알아봅니다.

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.

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

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.

빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.

"유튜브에 널린 뻔한 AI 이론과 챗봇 예제는 이제 쓰레기통에 버리십시오. 제조업의 언어를 알고, 공정의 본질을 꿰뚫는 대한민국 유일무이한 '7대 산업군 통합 제조 AI 바이블'입니다." 안녕하세요, 지식공유자 바이트탐정입니다. 현재 수많은 기업과 실무자들이 '제조 DX(디지털 트랜스포메이션)'와 'AI 도입'을 외치고 있습니다. 하지만 시중의 대다수 강의는 제조업의 척박한 현장 실무를 전혀 모르는 IT 개발자나 컨설턴트들의 뜬구름 잡는 이론에 그치고 있습니다. 본 과정은 이론을 위한 강의가 아닙니다. 대한민국 국가대표 7대 제조 산업군의 실제 도메인 지식(Domain Knowledge)과 최신 AI 프레임워크를 유기적으로 결합하여, 내일 당장 현업에 적용할 수 있는 '실전형 제조 DX 시나리오 아키텍처'를 제공합니다.

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.

Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델, BERT, Encoder-Decoder 기반의 MarianMT 번역 모델, Vision Transformer 까지 코드로 직접 구현하며 Transformer에 대해 속속들이 배우게 됩니다.

Numpy와 Pandas는 데이터 분석의 기본이자 AI 프레임워크의 기반으로, 제가 현업과 강의에서 쌓아온 핵심 활용 노하우를 담았습니다. 마케터·기획자·초보 분석가들이 가장 자주 막히는 데이터 정제·가공을 실습 중심으로 쉽게 따라 할 수 있도록 구성했습니다. 이 강의를 통해 누구나 개발자 도움 없이 스스로 데이터를 다루고 분석 결과를 만들어내는 실력을 갖출 수 있습니다.

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

본 강의는 Node.js와 TypeScript 환경에서 최신 Gemini API SDK(@google/genai)를 다루는 것을 목표로 합니다. 텍스트, 이미지, 비디오를 동시에 처리하는 멀티모달 기술을 사용하는 방법을 배웁니다. API 키 발급부터 프로젝트 세팅, 모델 호출까지 전 과정을 실습합니다.

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

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 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.

이 과정은 인공지능의 기본 개념과 응용을 다루며, 머신러닝과 딥러닝의 기초를 배울 수 있습니다. 학습자는 다양한 알고리즘과 모델을 이해하고 실제 문제에 적용하는 방법을 익히게 됩니다.