머신러닝, 핵심만 빠르게!

한빛미디어 혼공시리즈로 1:1 과외하듯이 배우는 초절정 머신러닝, 딥러닝 자습서, 수백 개의 손그림으로 이해하고 구글 코랩(Colab)을 통해 브라우저만 있으면 바로 실습 가능

잠자는 코딩 뇌를 깨워라. 파이썬 기초부터 머신러닝까지 한 권에! 이 책은 MIT 강의를 기반으로 만들어진 컴퓨터 과학 입문서로 프로그래밍을 전혀 모르는 초보자도 부담 없이 펼쳐볼 수 있습니다. 컴퓨팅 사고와 간단한 알고리즘처럼 프로그래밍 입문에 꼭 필요한 주제로 잠들어 있던 코딩 뇌를 깨우세요. 각 장에 마련된 뇌풀기 문제를 통해 데이터 시각화나 시뮬레이션, 데이터 계산 기법, 머신러닝 같은 실용적인 주제를 살펴봅니다.

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

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>(길벗, 2025)의 깃허브 노트북과 보너스 콘텐츠를 다루는 강의입니다. 깃허브: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>은 세바스찬 라시카(Sebastian Raschka)가 쓴 베스트셀러 <Build a Large Langauge Model (from Scratch)>(Manning, 2024)의 번역서입니다. 이 책은 오픈AI가 만든 GPT-2 모델을 밑바닥에서부터 시작해서 완전한 모델을 만들어 보면서 대규모 언어 모델의 작동 원리를 배우고 활용하는 방법을 제공합니다.

이 강의는 개념 한 걸음, 수식 한 걸음 그리고 코딩 한 걸음. 가장 적당한 보폭과 올곧은 방향으로 독자를 딥러닝으로 안내한다. 또한 그래프, 삽화, 도해는 100개가 넘어 추상적인 개념도 쉽고 빠르게 받아들일 수 있다. 프로그램 설치 없이 웹 브라우저에 접속하기만 하면 실습을 바로 시작할 수 있다는 점도 이 강의만의 특징이다. 편안하게 이론을 이해한 다음 직접 코딩하며 눈으로 딥러닝 대표 문제 4가지를 정복하니 딥러닝의 교과서로 부족함이 없다. 꼭 짚고 넘어가야 할 개념이나 용어는 본문 중간에 나오는 ‘잠깐! 다음으로 넘어가려면’ 코너와 장 마지막에‘기억 카드’ 코너로 2번 복습하여 학습 효과를 높였다. 『Do it! 딥러닝 입문』과 함께 딥러닝을 빠르게 정면 돌파해 보자.

아마존 베스트 셀러인 <핸즈온 머신러닝 2판>의 내용을 다룬 강의입니다. 대표적인 머신러닝 라이브러인 사이킷런을 사용하여 다양한 머신러닝 알고리즘과 평가 방법을 배웁니다. 또 가장 유명한 딥러닝 라이브러인 텐서플로와 케라스를 사용하여 인공 신경망부터 강화학습까지 이론과 실무를 다져 봅니다. 아직 모두 완료된 강의가 아닙니다. 매주 1~2개의 강의가 계속 추가될 예정입니다.

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

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

6일 동안 하루 3시간씩 투자하면, 파이토치를 이용한 딥러닝 기초를 배울 수 있습니다. 자~ 시작해 볼까요?

차량 번호판 인식 실전 프로젝트를 통해 딥러닝/TensorFlow/컴퓨터비전 기초부터 실무 응용까지 전 과정을 한번에 학습할 수 있는 올인원 형태의 강의입니다. 다양한 실습을 통해 Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 응용할 수 있는 실무 능력을 기를 수 있습니다.

TensorFlow Object Detection API를 이용한 고성능 최신 딥러닝 모델을 이용한 Object Detection 수행법을 간편한 Colab 실습을 통해 학습하고, 최신 딥러닝 Object Detection 모델들의 원리를 학습할 수 있는 강의입니다.

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 :)

간단한 머신러닝 모델을 기반으로 Android/iOS 앱을 만들어보고, 머신러닝에 대한 기초, TFLite를 사용한 모델 변환, 안드로이드 앱/iOS 앱을 구현하는 과정을 알게됩니다.