파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

최근 인공지능 분야의 놀라운 성과는 모두 강화 학습 분야에서 발표되고 있습니다. 로봇, 자율 주행 기술, 인간을 닮은 기계 등 진정한 인공 지능 기술의 혁신을 이루어 내고 있는 강화 학습 기술을 초보자의 시선으로 알기 쉽게 기초에서 고급 수준까지 다루었습니다.

단순 튜토리얼만으론 실무 적용이 어렵죠. 제 현업 노하우를 담아 복잡한 상태 관리와 멀티 에이전트 설계법을 확실히 전수해 드립니다.

LangChain만 알면 챗봇이지만, LangGraph와 Multi-Agent 패턴을 알면 서비스가 됩니다. 현업 AI 강사가 17개의 실습 노트북과 4가지 멀티 에이전트 패턴 (Subagents·Handoffs·Router·Skills)으로, 단순 프롬프트 호출을 넘어 도구를 다루고, 메모리를 유지하며, 사람이 검수하는 운영 가능한 AI Agent 워크플로우를 처음부터 끝까지 구축하는 노하우를 전해드립니다.

단순 챗봇을 넘어선 에이전트 구현이 막막하신가요? 제가 직접 겪은 시행착오와 공식 문서 기반의 노하우로, 실무에 즉시 적용 가능한 중급 에이전트 구축법을 알려드립니다.

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기초를 떼도 실무 적용은 막막하시죠? 제 현업 노하우로 복잡한 RAG와 에이전트 설계를 완성해 드립니다.

본 강의는 추천시스템의 기본개념부터 딥러닝 적용원리까지 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 등 다양한 추천 알고리즘을 배우며 추천 서비스 개발을 위한 실무역량을 키워보세요!

데이터의 바다에서 길을 찾고, 인공지능의 미래를 탐험하세요. 이 강의는 빅데이터와 인공지능(AI)이라는 두 개의 거대한 테크놀로지의 흐름을 탐구하고, 이들이 어떻게 우리의 삶과 업무에 혁신을 가져오고 있는지를 살펴봅니다.

딥러닝을 활용한 생성모델 AI 모델의 작동 원리를 이해하고 실습을 통해 활용 방법을 습득합니다.

이론은 알지만 실무 데이터 적용에 막막하셨나요? 제 현업 노하우를 담아 복잡한 이상거래를 코드로 직접 해결하는 실전 기술을 전수해 드립니다.

기초만으론 부족한 실전 투자, 10년 차 퀀트의 머신러닝 노하우로 수익 모델을 직접 구축해 보세요.

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

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다. 최신 Pytorch version 을 반영하였습니다.

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

코딩이 처음이신가요, 아니면 코딩 기술을 한 단계 업그레이드하고 싶으신가요? 파이썬, 그 강력하고 유연한 언어로 여러분을 안내할 이 강의는 모든 수준의 학습자를 위해 설계되었습니다. "따라하기" 방식으로 진행되는 이 강의는, 여러분이 실제로 코드를 작성하고 실행하면서 학습할 수 있게 합니다. 이 강의를 통해 파이썬이 왜 가장 인기 있는 프로그래밍 언어인지 알게 될 것입니다. 인공지능부터 웹 개발까지 다양한 영역에서 무궁무진한 가능성을 보여주는 파이썬 언어의 습득은 개인의 잠재력을 크게 올릴 수 있는 기회가 될 것입니다.

웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

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python과 Keras를 사용한 딥러닝 사용 방법을 학습합니다.

인공지능 분야에서 활용도가 매우 높은 딥러닝 프레임워크인 Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.

시계열 데이터 분석과 연관성 분석의 이해와 활용까지! 코딩 없는 AI 분석 도구 Orange로 쉽고 빠른 완성!

40여 종의 경제 지표와 주가 데이터를 AI로 분석하여, S&P 500, QQQ ETF뿐만 아니라 개별 종목까지 예측하는 강력한 주가 분석 모델을 직접 만들어보세요!

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 Part 3에서는 포트폴리오 이론 및 실전투자에 필요한 개념 및 코드로 구현하는 방법에 대해 배웁니다. Part 1 & 2에서는 금융데이터 분석을 위한 코드 구현 방법들에 대해서 주로 배웠다면, Part 3에서는 퀀트 투자에 있어 중요한 부분을 차지하는 '포트폴리오'에 대해서 배웁니다. 왜 포트폴리오를 만들어야할까? 라는 의문을 가지고 포트폴리오 이론을 배우며 이를 파이썬으로 구현도 하고, 실전 포트폴리오 투자에 필요한 코드 실습도 진행합니다. 해당 강의를 통해 여러분들만의 포트폴리오 투자에 있어 도움이 되기를 바라겠습니다

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

1. AI 자격증, AICE Associate를 취득하기 위한 파이썬 코딩 학습 2. 기초부터 응용까지 단계적인 파이썬 코딩 학습 3. AI 분야 석학 고려대학교 김중헌 교수의 강의

이젠 직감이 아닌 데이터로 말하는 시대. ChatGPT와 함께 데이터 분석을 쉽게 배워보세요!

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

Classic RAG, Graph RAG, Agentic RAG의 핵심 원리와 실전 구현을 학습합니다. 토큰 효율과 지연 시간을 최적화하는 동적 라우팅 시스템을 설계하고, GraphRAG의 관계망 추론과 Agentic RAG의 자기 평가 루프를 결합한 장기 기억 시스템을 구축합니다. 실무에서 바로 활용 가능한 고급 RAG 아키텍처 설계 역량을 완성하는 과정입니다.

이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.

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!

AI와 빅데이터 시대, 조직의 데이터를 제대로 활용하고 계신가요? 이 과정은 통계적 사고의 기초부터 머신러닝과 딥러닝의 핵심 원리까지, 데이터를 읽고 해석하는 필수 역량을 키워드립니다. 변동성 속에서 패턴을 발견하고, 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있는 실무 리더로 성장하세요.

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.

데이터분석가로 성장하고 싶은 스타터 분들을 위한 파이썬 기본 강의입니다. - 데이터 분석을 하고 싶지만 파이썬을 모르는 분 - 파이썬으로 머신러닝 배우고 싶은 분 - 빅데이터 분석기사 실기 시험을 준비하는 분 - 파이썬으로 머신러닝 기반 애플리케이션을 개발하고 싶은 분

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.

40강의 체계적인 커리큘럼으로 AI의 기초 이론부터 각 알고리즘의 응용 AI 기술까지 학습합니다. 수학적 직관과 R코딩 알고리즘 학습 및 실습을 통해 데이터 분석, 머신러닝 및 이에 대한 응용툴의 알고리즘의 모델러를 꾸미는 것과 선택 활용하는 내용까지 즉시 적용 가능한 AI 모델 개발 역량을 갖춥니다.

🚀 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.

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.