[무료] Python을 배우기 전에 배워야 할 Python 쌩기초

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

프로그래밍을 접해보지 않은 초보 분들이나 파이썬에 대해 어느 정도 이론 지식이 있는 분들 모두를 대상으로 하며 실제 프로젝트를 기반으로 강좌의 주 목적은 파이썬에 대한 관심과 재미를 느끼는 것을 추구 합니다. 이 강좌를 통해 파이썬으로 보다 많은 아이디어와 보다 많은 재미를 얻으시길 바랍니다.

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.

미적분학에 대한 깊은 이해와 직관을 개발하세요. 문제를 해결하고 손으로 그리고 Python으로 알고리즘을 구현하세요.

Python 기초부터 실무 데이터 분석까지! 데이터를 처리, 시각화, 분석하며 비즈니스 문제를 해결하는 실무형 Python 스킬을 배웁니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

왜 Attention이 필요했는지, 그리고 어떻게 동작하는지 ‘코드로 직접 구현하며’ 이해합니다. 이 강의는 RNN과 Seq2Seq 모델의 구조적 한계에서 출발하여, 고정된 컨텍스트 벡터가 만들어내는 정보 병목 문제, 장기 의존성 문제를 실험으로 검증하고 그 한계를 해결하기 위해 Attention이 어떻게 등장했는지를 자연스럽게 이어서 설명합니다. 단순히 개념을 소개하는 것이 아니라, RNN의 구조적 한계와 Seq2Seq의 정보 병목 문제를 직접 실험으로 확인하고, 이를 해결하기 위해 등장한 **Bahdanau Attention(가산적 어텐션)**과 **Luong Attention(점곱 어텐션)**을 하나씩 구현하며 그 차이를 명확하게 이해합니다. 각 어텐션이 어떤 방식으로 Query–Key–Value 관계를 형성하고, 가중치를 계산하는 과정에서 어떤 수학적·직관적 차이를 가지며, 왜 후대 모델로 이어질 수밖에 없었는지 그 특성과 진화 흐름까지 자연스럽게 연결됩니다. Attention이 문장과 단어를 어떻게 바라보고, 각 단어가 어떤 방식으로 중요도를 부여받아 정보를 통합하는지를 수식 → 직관 → 코드 → 실험이 하나로 이어진 형태로 학습합니다. 이 강의는 Transformer를 제대로 이해하기 위한 ‘기초 체력’을 쌓는 과정으로, Attention이라는 개념이 왜 혁명적이었는지, 그리고 이후의 모든 최신 NLP 모델(Transformer, BERT, GPT 등)이 왜 Attention을 핵심 구성요소로 삼는지를 깊이 있게 이해하게 됩니다. RNN → Seq2Seq → Attention으로 이어지는 흐름을 개념이 아니라 코드와 실험으로 체화하고 싶은 학습자에게 최적화된 강의입니다.

캐나다 국립 대학교 교수님들의 특강으로 이루어진 강의. 파이썬, 코듀, 스크래치 프로그래밍 입문/기초와 실전 활용을 모두 담았습니다. 강의를 수료한 뒤 코드스프린트의 글로벌 수료증 받아가세요 : )

이 강의를 통해 커널 프로그래밍과 PyTorch 모듈 개발 방법을 배울 수 있습니다. 배운 지식을 활용하여 모델을 더 빠르게 개발할 수 있습니다.

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.

파이썬에서 동시성 / 병렬성 프로그래밍을 사용하여 데이터를 수집하여 MongoDB에 적재하고 분석하여 모던 웹 프레임워크인 FastAPI를 사용해 수집한 데이터를 시각화한 웹 앱을 개발합니다. 이 과정에서 코루틴, 멀티 스레딩과 멀티 프로세싱을 사용한 파이썬 동시성 / 병렬성 프로그래밍을 배우고 이해하며, 이를 사용하여 파이썬의 성능을 높이는 방법을 이해합니다. 파이썬 동시성 / 병렬성 코드를 실무에 바로 적용할 수 있도록 도와드립니다. 개발만 하고 끝나는 것이 아니라 AWS 클라우드에 실제 앱을 배포하고 운영하는 방법에 대하여 알려드립니다.

스스로 판단하고 적응하는 AI, 이제 직접 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 코드로 강화학습의 핵심을 배우고, 금융, 산업 프로젝트를 통해 '실전형 개발자'로 성장하세요.

손흥민 통산 100호골 기념 프로젝트! 트랜스퍼마켓(Transfermarkt) 실전 크롤링 & 데이터 분석

개발을 처음 시작하는 사람들을 위한 강의입니다. 개발 언어보다도, UI프레임워크 보다도 먼저시작해야 할 프로그래밍적 사고 입니다.

적분학의 이론, 수치 근사, 직관, 그리고 시각화. 수학-코딩 스킬을 향상시키세요.

파이썬 프로그래밍의 입문부터 IT보안의 다양한 분야에서 적용할 수 있는 기술을 배우게 됩니다.

라즈베리파이와 다양한 센서를 활용해 AI 기반 자율주행 자동차를 직접 제작해보는 실습형 강좌입니다.

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파이썬을 활용하여 업무 자동화 방법을 알아보자!

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.