머신러닝, 핵심만 빠르게!

<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.

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.

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.

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, 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

핫 한 이미지 생성모델! 기초부터 구현하면서 이해하자! AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION 까지 함께 구현해 봅시다!

이 강의는 딥러닝을 활용한 이미지와 객체 인식의 원리를 기초부터 최신 모델까지 단계적으로 배우는 과정입니다. - 기초 다지기: 파이토치(Pytorch)로 텐서와 신경망 기본 구조 이해 - 이미지 이해하기: 컴퓨터 비전의 개념, 이미지 데이터 구조, 증강(Augmentation) 기법 학습 - CNN 모델 학습: 합성곱 신경망(CNN)으로 이미지 분류 실습 (CIFAR-10 등) - 전이 학습(Transfer Learning): 기존 학습된 모델을 활용해 적은 데이터로 빠르게 학습 - 객체 탐지(Object Detection): R-CNN, YOLO, SSD, DETR 등 최신 객체 탐지 모델 이해 및 실습 - 세그멘테이션(Segmentation): U-Net, Mask R-CNN을 통한 픽셀 단위 객체 분할 경험

생성형 AI에 대해 막연한 호기심은 있지만 어디서부터 시작해야 할지 몰랐다면, 바로 이 강의가 정답입니다. AI 기술의 핵심 원리를 명확하고 간결하게 설명하여, 누구나 빠르게 본질을 파악할 수 있도록 구성했습니다. 단순히 '무엇인지' 아는 것을 넘어, 왜 그렇게 작동하는지, 그리고 어떻게 활용해야 하는지까지 깊이 있게 다룰 것입니다. 이 강의는 급변하는 AI 시대에서 여러분이 자신감을 가지고 능동적으로 기술을 활용할 수 있도록 돕는 가장 확실한 출발점이 될 것입니다.

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