[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.

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.

제로베이스부터 시작해서 Pygame를 라이브러리를 활용한 누구나 쉽게 파이썬 (Python) 게임 만들기

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

파이썬 언어의 기본 문법을 학습하고 이를 활용한 간단한 로직을 작성하는 연습을 해보고 다양한 라이브러리들을 학습합니다.

데이터 과학, 빅데이터, 크롤링을 익히고자 하시는 분들을 위해, (1) 짧은 시간안에 가장 필요한 파이썬 핵심 문법을 정리하고, (2) 실전 크롤링 프로그래밍을 통해 파이썬과 크롤링에 익숙해집니다.

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.

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

"트렌드를 쫓는 것도 중요하지만, 흔들리지 않는 기본기가 진짜 실력을 만든다" 이 강의는 데이터 사이언스의 흐름을 이해하고, 가장 실용적인 기술부터 제대로 익히는 입문 과정입니다.

커리큘럼의 첫번째 수업인 "누구나 배울 수 있는 파이썬(Python)"은 프로그래밍/코딩 경험이 전혀 없는 분들을 위한 프로그래밍 입문 강좌입니다. 본 수업에서는 수많은 비전공자 대상으로 진행했던 수업들과 관련 경험들을 바탕으로, 컴퓨터의 구조부터 시작해서 프로그램이 동작하는 방식 그리고 이 과정에서 프로그래밍 언어의 역할로 이어지는 '스토리'와 '원리'에 초점을 맞추어, 초보자들이 프로그래밍이라는 낯선 개념에 친숙히 다가갈 수 있도록 하였습니다. 또한 최근 엄청난 속도로 성장하고 있는 파이썬(Python)이라는 언어를 채택하여 프로그래밍 입문에 대한 장벽을 더욱 낮추었고, 해당 언어의 문법적 요소를 설명함에 있어 'What(무엇)' 보다는 'Why(왜)'와 'How(어떻게)'에 두어, 단순 문법 암기식 수업이 아닌, 실전에서의 예제와 활용도에 초점을 맞추어 전달합니다. 입문자들이 흔히 하는 잘못된 학습 방법들을 기반으로 여러분들이 앞으로 어떤 식으로 프로그래밍을 바라보고 학습해야되는지 등에 대한 tip들도 같이 다루며, 과거 프로그래밍을 독학하면서 삽질하고 시간낭비 하며 겪은 시행착오들과, 다년간 오프라인 수업을 진행하며 생긴 내공을 바탕으로, 입문자 분들이 어떤 부분을 어려워하고 또 어떤 식으로 전달해야되는지를 중점적으로 담았기 때문에, 파이썬 입문에 망설이시는 분에게 큰 도움이 될 것입니다.

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.

MATLAB 의 문법과 매칭되는 PYTHON의 문법만을 뽑아 빠르게 MATLAB 코드를 PYTHON으로 바꾸실 수 있습니다.

코딩테스트 [ ALL IN ONE ] ✔️ 강의 하나로 끝내기

우리의 학창 시절, 컴퓨터실에서 들리던 ‘딸깍’ 소리… 바로 지뢰찾기였습니다. 이번 강의에서는 그 추억을 파이썬으로 다시 구현합니다. 초보자도, 심지어 파이썬을 처음 접하는 분도 한 줄씩 따라오다 보면 어느새 여러분만의 지뢰찾기 게임이 완성되어 있을 거예요.

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

xlsxwriter 튜토리얼로 배우는 Python 엑셀 프로그래밍의 기초 강좌입니다. Python과 엑셀을 사용하여 데이터를 분석하고 업무를 자동화 할 수 있습니다.

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

Python 코딩을 배웁니다. 라이노(Rhino3d) 그라스하퍼(Grasshopper)를 통해 디자인 스크립팅을 학습할 수 있습니다. 컴퓨테이셔널 사고, 파라메트릭, 제너레이티브 디자인 등의 크리에이티브 코딩을 배워 보세요.

드디어 모두를 위한 확률과 통계 강의가 왔습니다! 이론과 코딩 실습을 통해서 차근차근 확률과 통계의 원리에 대해서 배워봅니다. 참고서적 "모두의 확률과 통계" https://wikidocs.net/book/18165

매번 복잡한 프로젝트를 빌드 할 때 혹은 배포 패키지를 만들 때 수많은 명령어를 일일이 치시나요? 현재 대부분의 오픈소스 프로젝트에서 명령어 치는 그 수고로움을 덜기 위해 빌드 자동화 스크립트를 만들고 있습니다. 당신도 빌드하기 귀찮으신가요? 그러면 이 강의로 빌드를 자동화해서 업무 효율을 높여보세요.