파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

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

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

이 강의는 딥러닝을 활용한 이미지와 객체 인식의 원리를 기초부터 최신 모델까지 단계적으로 배우는 과정입니다. - 기초 다지기: 파이토치(Pytorch)로 텐서와 신경망 기본 구조 이해 - 이미지 이해하기: 컴퓨터 비전의 개념, 이미지 데이터 구조, 증강(Augmentation) 기법 학습 - CNN 모델 학습: 합성곱 신경망(CNN)으로 이미지 분류 실습 (CIFAR-10 등) - 전이 학습(Transfer Learning): 기존 학습된 모델을 활용해 적은 데이터로 빠르게 학습 - 객체 탐지(Object Detection): R-CNN, YOLO, SSD, DETR 등 최신 객체 탐지 모델 이해 및 실습 - 세그멘테이션(Segmentation): U-Net, Mask R-CNN을 통한 픽셀 단위 객체 분할 경험

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

현대 비즈니스 세계에서 데이터 보안과 사기 방지는 어느 때보다 중요해졌습니다. 이 강의는 인공지능(AI)을 활용하여 이상거래를 효과적으로 감지하고 분석하는 방법에 대해 집중적으로 다룹니다. 파이썬(Python)과 머신러닝을 활용하여 이상거래, 신용카드 사기, 생산 라인의 이상 등 다양한 산업 분야에서 발생하는 이상치를 조기에 탐지, 검출할 수 있도록 하는 인공지능 모델을 구축해 봅니다.

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.

이 강의는 LangChain 1.0과 LangGraph를 중심으로 생성형 AI 서비스를 설계·구현하는 전 과정을 단계별 실습으로 다룹니다. 단순한 LLM 호출을 넘어, 에이전트 기반 아키텍처, 상태(State) 관리, 메모리, 스트리밍, 미들웨어, Human-in-the-Loop까지 포함한 운영 가능한 AI 시스템 구조를 직접 구현합니다. 문서·PDF·웹 데이터 기반 RAG 시스템, SQL Agent(Chinook DB), 도구 호출 기반 Agent, Supervisor 패턴의 멀티 에이전트, 그리고 LangGraph Graph API를 활용한 상태 머신 기반 워크플로우를 실습하며, 현업에서 바로 활용 가능한 재사용 가능한 에이전트 파이프라인을 구축합니다. 또한 구조화된 출력(Pydantic 기반), 에이전트 미들웨어(Summarization, HITL, Retry, PII 보호), 토큰/단계별 스트리밍을 통해 실제 서비스에서 요구되는 안정성·확장성·제어 가능성을 갖춘 생성형 AI 애플리케이션을 완성합니다. 👉 LangChain/LangGraph의 내부 구조와 실행 흐름을 정확히 이해하고 싶은 분 👉 RAG·Agent를 “데모”가 아닌 실서비스 구조로 구현하고 싶은 분 👉 상태 기반 에이전트, SQL·문서 자동화, 멀티 에이전트 오케스트레이션까지 아우르는 현실적인 실무 로드맵이 필요한 분께 최적의 강의입니다.

이 강의는 OpenAI API를 활용하여 텍스트·이미지·음성·문서 기반 생성형 AI 애플리케이션을 직접 구현하는 실습 중심 과정입니다. Anaconda·Jupyter Notebook 환경 구성부터 시작해 API Key 관리, 비용·토큰 이해 등 실무에 반드시 필요한 개발 환경 설정을 다룹니다. 최신의 Responses API를 기반으로 텍스트 생성, 요약, 분류, Vision(이미지 이해), 음성 처리, PDF 입력 처리를 구현하며, Function Calling, Structured Outputs(Pydantic), Embedding, RAG(File Search) 등 현업에서 바로 사용하는 핵심 기능을 단계별로 실습합니다. 또한 Web Search, Code Interpreter, Streaming, Background 작업, Conversation State 관리까지 포함하여 단순 호출을 넘어 ‘지능형 AI 서비스’로 확장하는 방법을 학습합니다. 마지막으로 Agents SDK, MCP(Model Context Protocol)를 활용해 도구를 스스로 선택·실행하는 에이전트 기반 AI 시스템을 구현하며, 실제 서비스 개발에 필요한 구조와 설계 관점을 함께 익히는 것을 목표로 합니다

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.

주식, 환율, 코인, 부동산, 채권 등 금융 데이터는 주변에서 쉽게 접할 수 있고 우리에게 돈을 벌 수 있는 기회를 제공하지만 대부분의 사람들은 그 특성과 다루는 방법을 알지 못해 소중한 기회를 놓치고 있습니다. 이 강의를 통해 다양한 금융 데이터의 의미 파악과 파이썬을 이용한 분석 방법을 배울 수 있습니다.

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.

자연어 처리(NLP)는 인공지능의 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 이 강의는 NLP의 기초부터 시작하여, 딥러닝을 이용한 최신 NLP 기술까지 폭넓게 다룹니다. 특히, ChatGPT와 같은 최첨단 생성 모델에 대한 심도 있는 이해를 제공합니다.

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

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.

python과 Keras를 사용한 딥러닝 사용 방법을 학습합니다.

DNN, CNN, RNN? 어려워보이는 전문 용어도 본 강의를 통해 딥러닝의 핵심 알고리즘을 완벽히 정리하여 실제로 활용해보는 딥러닝 실습 과정!

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

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

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

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.

엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!

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 :)

AI 시대의 필수 자격증, MS AI-900! 🚀 알고 계셨나요? ChatGPT는 Microsoft Azure에서만 운영됩니다! 최신 GPT 모델을 독점 제공하는 Microsoft Azure OpenAI를 제대로 활용하고 싶다면, 지금이 바로 기회입니다. AI-900 과정을 통해 Azure AI 서비스 전문가로 성장하고, 기업이 신뢰하는 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 마스터하세요. 글로벌 공인 인증까지 확보하여 진정한 AI 전문가로서 경쟁력을 높이세요!

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이론부터 최신 멀티모달, 에이전트 기반 RAG까지! 비전공자도 이해할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 논문 리뷰부터 실전 코드 구현까지, RAG를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했습니다.

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

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.

시험 유형과 출제 경향을 한눈에! 총 120문제로 실전 감각을 강화하세요. 혼자 준비해도, 체계적으로 학습할 수 있는 AWS AI Practitioner 실전 시험 완벽 대비

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.

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.

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.

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.

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.