뼛속까지 문과생도 단번에 이해하는 쉬운 말로 풀어 쓴 머신러닝 이야기

경제학과 통계학 개념을 통해 채용 시장의 본질을 이해하고 이를 바탕으로 취업·이직 전략을 감과 스펙 경쟁이 아닌 데이터 기반의 확률 문제로 재설계합니다. 스펙을 더 쌓는 대신 합리적인 채용의 '장'으로 게임의 '판'을 전환하는 전략으로서 AI를 통해 채용공고·기업 데이터를 직접 수집·분석하여 붙을 가능성이 높은 시장과 공고를 선별합니다. 경제학·통계학의 핵심 개념 위에 AI를 도구로 활용하여 서류·면접·지원 전략을 체계화함으로써 비전공자도 이해 가능한 방식으로 데이터 기반 취업 사고방식을 만드는 방법을 제시합니다. 또한 실제 취업준비에 포트폴리오로 바로 활용할 수 있는 나만을 위해 24시간 일하는 채용 AI 비서를 비전공자도 가능한 AI 기반 바이브코딩으로 직접 구현합니다.

생성형 AI, 바이브코딩, DX/AX 세 분야를 '한번에' 통합적으로 경험할 수 있는 국내 유일 실습형 강의로서, 비전공자가 실제 현업·일상에서 어떻게 AI 기술을 활용하여 개발을 할 수 있는지 동기부여와 비전을 제시합니다. 단순한 이론 설명이나 소개가 아닌, 실무와 밀접한 포트폴리오와 실전 자동화 프로젝트까지 완성할 수 있는 기회를 제공함으로써 실질적인 커리어 향상을 기대하도록 돕습니다. 도구 설치부터 실제 서비스 제작까지 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 강의입니다.

AWS Certified AI Practitioner 기출문제 풀이 과정은 자격증 합격을 위한 핵심 요약 과정입니다. 먼저, AI/ML 및 생성형 AI의 기본 개념을 빠르게 복습하고, 시험에 자주 나오는 AWS의 주요 AI 서비스(예: SageMaker, Rekognition, Polly 등)의 기능과 사용 사례를 학습합니다. 이를 바탕으로 다양한 실제 문제 상황에 어떤 AI 솔루션이 적합한지 판단하는 연습을 하며, AI 모델의 책임감 있는 사용과 데이터 보안 관련 내용도 다룹니다. 마지막으로, 기출문제 유형별 풀이 전략을 익히고 실전 모의고사를 통해 시험에 대비합니다. 이 과정을 통해 짧은 시간 안에 효율적으로 시험을 준비할 수 있습니다.

인공지능이라는 막연한 두려움에서 벗어날 수 있는 일반인을 위한 교양 강의입니다. 인공지능이 학습한다는 것이 대체 무슨 의미인지 구체적인 예시를 통해 알아봅니다. 또한 인공지능의 뇌 구조는 어떻게 생겼는지, 어떻게 사고하는지를 구체적이 예시로 알아봅니다.

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.

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.

"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.

"딥러닝 코드는 돌아가는데, 논문 수식은 왜 이렇게 낯설까?" AI를 공부하다 보면 어느 순간 수식의 벽에 부딪힙니다. 그 벽의 정체를 거슬러 올라가면, 결국 가장 기초적인 수학 언어를 제대로 다져두지 않은 것에 닿게 됩니다. 이 강의는 집합이라는 언어로 시작해 방정식, 함수, 수열, 지수·로그, 삼각함수까지 18강에 걸쳐 핵심 개념만 골라 짚어 나갑니다. 공식을 외우게 하지 않습니다. AI 맥락이 어디에 연결되는지를 간략히 짚되, 이 강의의 주된 목적은 하나입니다 — 이후 선형대수, 미적분학, 확률통계를 배울 때 흔들리지 않는 토대를 만드는 것. 수민정음 시리즈 1편으로, 나머지 세 편을 제대로 소화하기 위한 공통 언어를 이 강의에서 만들어 드립니다.

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 :)

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.

인공지능이 처음인 사람의 눈높이에 맞춘 인공지능 입문 강의! 데이터부터 생성형 AI까지 핵심 개념을 쉽게 정리했습니다. 인공지능을 만드는 것이 아닌 질문하고 설명할 수 있는 수준의 실무 이해를 목표로 합니다.

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.

20회 가량의 면접을 통해 익힌 약 130여개의 ML/AI 엔지니어 면접 질문과 답안 총정리

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.

Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요.

비침습적 뇌파 기반 Brain-Machine Interface(BMI)의 핵심 개념과 Motor Imagery 기반 신호 처리 과정을 이해하는 입문 강의입니다. EEG 신호의 기본 원리부터 Motor Imagery 실험, 데이터 처리, 그리고 실제 BMI 시스템이 어떻게 동작하는지 전체 흐름을 쉽게 설명합니다.