Python을 이용한 딥러닝 활용

코딩 없이 블루프린트만으로 완성하는 나만의 첫 게임 제작 입문 강의

언리얼 엔진 5와 OpenAI API를 연동하여 실제 대화가 가능한 AI NPC를 만드는 실전 프로젝트 강의

언리얼 엔진에서 제공하는 네트워크 프레임워크의 구성을 이해합니다. 서버, 클라이언트, 리플리케이션, RPC가 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해합니다. 언리얼 프레임워크를 이용하여 네트워크 게임을 제작할 수 있습니다.

Unity 엔진을 사용하는 언어는 C# 언어입니다. Unity에서 자주 사용하는 기능 위주로 강의 내용을 다루고 있으며 자료형 및 변환, 객체 지향과 일반화, 간단한 파일 입출력까지 다뤄요!

채용 트렌드와 직무 분석을 토대로 나만의 취업 전략을 수립해보세요. 자기소개서부터 면접까지 A to Z 취업 준비

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다!

리눅스(Linux)가 무엇인지 기본 구조를 설명하고, 쉘(Shell)을 다루는 방법을 익힙니다. 나아가 리눅스 네트워크에 대한 기본적인 이해를 할 수 있도록 배워봅니다.

비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍

3D 프린팅 또는 인테리어 및 게임을 위한 아트 작업이 필요하신가요? 블렌더 기초 강의를 통해 사실적인 3D 그래픽 디자인 작업물을 만들어보세요.

컴퓨터 하드웨어의 기본 구조와 동작 원리 및 설계 방법과 OS에 대한 부분을 알아보고, 좋은 프로그램을 만드는 데 필요한 지식을 쌓을 수 있습니다.

R과 데이터에 대한 이해와 데이터 분석을 위한 데이터 처리 방법, 데이터 가시화 방법 등 기본적인 데이터 분석을 위한 기반을 다집니다. 변수, 함수, 패키지를 활용하여 편리하게 데이터를 내가 원하는 모양으로 가공하는 방법을 배웁니다.

이 강의에서는 소프트웨어의 핵심 기능과 조건을 체계적으로 분석하고 정리하는 방법을 배우고, 이를 토대로 버그를 찾고 개선하는 테스팅과의 관계에 대한 이론적 배경을 설명합니다.

Unity 엔진을 활용해 VR/AR 콘텐츠를 제작하기 위해서는 C#을 학습해야 하며 C# 학습을 위해서는 C 언어 학습이 필요합니다. 본 강좌는 C 언어의 기본부터 메모리 관리까지의 내용을 다루고 있습니다.

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.

다양한 추천 알고리즘 동작 원리를 이해함으로써 여러분만의 개인화 추천 알고리즘을 만들어보세요!

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

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 :)

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.

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

Mastering Model Context Protocol (MCP)는 개발자가 실제적이고 안전하며 프로덕션 환경에 바로 적용 가능한 AI 백엔드를 구축할 수 있도록 돕기 위해 설계된 실무 중심의 엔지니어링 강의입니다. 수천 명의 학생들이 LLM 통합, 도구 호출(tool calling), 백엔드 아키텍처와 관련된 혼란을 극복하도록 도운 후, 저는 다음과 같은 가장 흔한 문제들을 해결하기 위해 이 강의를 만들었습니다. “LLM이 안전하게 호출할 수 있는 신뢰할 수 있는 백엔드를 어떻게 구축하나요?” “SSE, stdio, streamable-http 중 무엇을 선택해야 하나요?” “FastAPI, Auth0, LangGraph를 사용하여 MCP를 실제 애플리케이션으로 어떻게 확장하나요?” “MCP 도구, 리소스, 프롬프트, 컨텍스트를 어떻게 구조화해야 하나요?” 이 강의에서는 최소 기능의 MCP 서버를 구동하는 것부터 완전히 안전한 Docker 기반 시스템을 배포하는 것까지 단계별로 안내합니다. 모든 레슨은 실습 위주로 구성되어 복잡함을 제거하고, 현대적인 AI 시스템 구축을 위한 명확하고 반복 가능한 워크플로우를 제공합니다. 모호한 튜토리얼에 답답함을 느끼고 MCP에 대한 명확하고 구체적인 엔지니어링 수준의 이해를 원하신다면, 이 강의는 바로 여러분을 위해 만들어졌습니다.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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 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.

본 강의는 Node.js와 TypeScript 환경에서 최신 Gemini API SDK(@google/genai)를 다루는 것을 목표로 합니다. 텍스트, 이미지, 비디오를 동시에 처리하는 멀티모달 기술을 사용하는 방법을 배웁니다. API 키 발급부터 프로젝트 세팅, 모델 호출까지 전 과정을 실습합니다.