엑셀로 만드는 딥러닝 프레임워크

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

코딩 없이 엑셀로 정복하는 밑바닥부터의 딥러닝 수학 및 실무 데이터 시각화

[강의 요약: 픽셀에서 실무까지, 명함 인식 시스템 구축]전처리(Pre-processing): 노이즈를 제거하고 가우시안 블러와 캐니 엣지로 명함의 '뼈대'를 추출하는 법을 배웠습니다.허프 변환(Hough Transform): 수만 개의 점 중에서 $(\rho, \theta)$ 투표 시스템을 통해 진짜 '테두리'를 선발하는 오디션 과정을 거쳤습니다.기하학적 추론: 복잡한 직선 방정식을 대입법과 행렬로 풀어내어, 명함의 네 꼭짓점$(x, y)$을 정밀하게 타격했습니다.데이터 정렬 및 필터링: 겹치는 선을 제거하고, 찾은 점들을 '좌상, 우상, 우하, 좌하' 순서로 이름표를 붙여주는 데이터 정제 기술을 익혔습니다.마법의 변환(Perspective): 삐딱한 이미지를 똑바로 펴거나, 반대로 내가 원하는 액자 속에 이미지를 합성하는 실무 기술로 대미를 장식했습니다. 📢 "수식만 보면 머리가 아프신가요? 저도 그랬습니다."개발 현장에서 이미지 처리 프로젝트를 처음 맡았을 때, 저를 가장 괴롭혔던 건 화면 가득한 $\sin, \cos$ 수식들이었습니다. 책에는 공식만 가득했고, 정작 **"이게 왜 내 코드에서 명함을 못 찾지?"**라는 실무적인 문제에 답해주는 곳은 없었습니다.저는 이 강의를 통해 수강생 여러분이 겪을 세 가지 고질적인 문제를 해결해 드리고자 합니다.1. "수학이 외계어처럼 느껴지는 문제" → [비유의 힘]으로 해결합니다.직선 방정식을 단순히 암기하는 것이 아니라, **'원점에서 쏜 레이저'**와 **'그림자 놀이'**로 이해시켜 드립니다. 원리를 이해하면 코드는 자연스럽게 따라옵니다. 제가 수많은 시행착오 끝에 찾아낸 '가장 쉬운 언어'로 수식을 번역해 드립니다.2. "이론은 아는데 응용이 안 되는 문제" → [데이터 오디션]으로 해결합니다.왜 내 명함 테두리가 10개나 생기는지, 왜 꼭짓점 순서가 뒤섞이는지... 실무에서 반드시 마주치는 '지저분한 데이터'를 어떻게 거르고 정렬하는지, 저의 디버깅 노하우를 모두 공개했습니다. 옥석을 가려내는 오디션 로직은 여러분의 프로젝트를 한 차원 높여줄 것입니다.3. "결과물이 따분한 문제" → [인터랙티브 합성]으로 마무리합니다.단순히 흑백 엣지만 보다 끝나는 강의가 아닙니다. 내가 직접 마우스로 찍은 '명예의 전당 액자' 속에 여러분이 만든 명함을 쏙 집어넣는 순간, 여러분은 단순한 코딩을 넘어 **'공간을 다루는 마법'**을 경험하시게 될 겁니다. "컴퓨터 비전은 수학이 아니라, 세상을 바라보는 새로운 눈을 갖는 과정입니다." 제가 현장에서 깨달은 그 짜릿한 'A-ha!' 모먼트를 여러분께 전달해 드리고 싶습니다. 이제 복잡한 이론서는 덮으셔도 좋습니다. 저와 함께 코드라는 붓으로 이미지를 자유자재로 그려보시죠!

본 강의에서는 포토 모자익을 생성하는 전체 과정을 알고리즘 관점에서 살펴봅니다. 입력 이미지를 K-means 클러스터링을 통해 타일 개수에 맞는 대표 색상 집합으로 축소한 뒤, 헝가리안 알고리즘을 적용하여 각 색상과 타일을 1:1로 최적 매칭합니다. 이를 통해 이미지 처리와 조합 최적화 알고리즘이 결합되어 하나의 시각적 결과물을 만들어내는 과정을 이해합니다

파이썬 + xlwings 업무자동화 강의 요약 1. 기본편: Excel 제어 기초 셀 다루기 / 서식 적용 / 이미지 & 차트 삽입 2. 응용편 : 자동화 시나리오 자동메일 발송 / 보고서 요약 자동화(LLM) / 이미지 분류하여 작업(Teachable Machine)

이 강의가 특별한 이유: 핵심 장점 • 직관적인 시각화: Pygame 2D 시뮬레이션으로 알고리즘 동작을 실시간으로 직접 확인 • 실제 구현 경험: 이론을 넘어 직접 코딩하며 자율 주행 알고리즘 체득 • 핵심 알고리즘 마스터: 다익스트라, 퓨어 퍼슈트, ICP 등 필수 알고리즘 집중 학습 • 단계별 심화 학습: 기초부터 SLAM까지 체계적인 난이도 구성 • Lidar 기반 SLAM: 미지 환경에서의 맵 구축 및 위치 추정 실습

딥러닝은 복잡한 함수의 조합으로 이루어진 신경망을 통해 데이터를 학습하는 기술입니다. 이 강의에서는 딥러닝의 핵심 개념을 수학적으로 이해하고, 이를 행렬 연산 관점에서 분석해봅니다. 특히 Python의 NumPy 라이브러리를 활용하여, 딥러닝의 순전파와 역전파 과정을 직접 구현해보며 파라미터가 어떻게 업데이트되는지 시각적으로 살펴봅니다. 복잡해 보이던 신경망 구조도 행렬 연산으로 풀어내면 명확해집니다. 이 강의는 코딩보다 개념 이해에 중점을 두고, 딥러닝의 원리를 수학적으로 직관적으로 익히고자 하는 학생들에게 적합합니다.

엑셀로 딥러닝 기초를 구현하며 그 의미를 깊게 이해하기! 이미지 데이터를 어떻게 처리하는지 학습!

엑셀로 딥러닝 기초를 구현하며 그 의미를 깊게 이해하기!

엑셀로 딥러닝 기초를 구현하며 그 의미를 깊게 이해하기!

엑셀로 딥러닝의 원리를 눈으로 보면서 익혀보겠습니다.

Pre-Trained 모델(VGG16) / CAM / Grad-CAM / YOLO / STYLE TRANSFER / PIX2PIX / CYCLEGAN Stable Diffusion 을 직접 구현해 보기

엑셀로 딥러닝 기초를 구현하며 그 의미를 깊게 이해하기!

엑셀로 딥러닝의 원리를 눈으로 보면서 익혀보겠습니다.

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

복잡한 데이터를 한 눈에 정리하는 기준 Excel과 AI로 설계하는 인지 기반 실무 시각화.

데이터 시각화를 넘어 상대를 즉각 설득하는 비주얼 설계 기술 시각 인지 설계부터 미래 시나리오 분석, AI 워크플로우까지 한 번에

엑셀로 딥러닝 기초를 구현하며 그 의미를 깊게 이해하기! 이미지 데이터를 어떻게 처리하는지 학습!

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.

누구나 일상과 실무에서 쉽고 빠르게 데이터를 분석하고 다이내믹한 자동화된 보고서를 만들 수 있는 엑셀 피벗 테이블을 학습하는 과정입니다. 피벗 테이블은 쉽고 강력합니다. 이 강의를 통해서 데이터 분석을 통한 문제 해결 프로세스를 시작할 수 있습니다.

Excel 2013의 피벗 테이블을 이용하여 데이터를 집계하고 분석하는 방법을 학습합니다

엑셀 파워 피벗을 활용한 고급 분석에 필수적인 DAX의 원리와 활용방법을 학습하고, 주요 DAX 함수들을 학습합니다.

AI로 여러분의 주식 투자를 혁신하세요! 이 강의에서 나스닥 상위 25개 종목을 겨냥한 실제 작동하는 AI 자동매매 시스템을 직접 만듭니다. 한국투자증권 API로 모의 투자에서 경험과 노하우를 쌓고, 실제 계좌로 AI 주식 자동매매를 할 수 있는 특별한 기회를 제공합니다. 주식 초보자도 문제없습니다. 주식의 기초 개념과 미국 주식을 해야 되는 이유를 쉽게 풀어드리며, 모든 소스 코드와 원격 지원까지 제공합니다. 지금부터 앞으로 60년 우리의 인생에서 투자는 필수 입니다. 여러분과 함께 할 AI 투자 파트너를 직접 만들어보세요!

고객, 시장, 매출 패턴 분석, 이제 직접 배울 필요 없습니다. AI에게 물어보면 전문가 수준의 분석과 전략이 단숨에 완성됩니다!

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

가계부는 늘 작심삼일, 엑셀은 귀찮고 재테크는 어렵게만 느껴지셨나요? 거창한 금융 지식 없이도 AI와 함께 내 수입·지출·자산을 데이터로 관리하고, AI가 분석·해석해주며, 최종적으로 '나만의 AI 재무 상담사'를 만들어 스스로 돈 관리 의사결정을 내리도록 돕는 실전 강의입니다.

기초는 알지만 실무 적용이 막막하신가요? 현업 경험을 녹여 복잡한 LLM 구조를 명쾌하게 풀어드립니다.

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

이 강의를 통해 멀티에이전트, 커리큘럼 학습, 분산학습 등 머신러닝 에이전트의 다양한 기능들을 배우고 직접 사용해볼 수 있습니다. 또한 호기심 기반 탐험, 가변적인 입력에도 대응 가능한 강화학습 알고리즘에 대해서도 학습할 수 있습니다.

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