파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

Numpy와 Pandas 기초부터 데이터 전처리, 시각화와 크롤링까지 한 번에! 데이터 분석을 위한 파이썬 입문 강의입니다.

복잡한 분석과 예측을 효율적으로 진행하는 머신러닝에 대해 이해하고 실습하는 과정! 어렵고 복잡할 것만 같았던 머신러닝도 마소캠퍼스의 <파이썬 머신러닝>과 함께라면 쉽고 재미있게 핵심을 깨우치실 수 있습니다.

프로그래밍 언어 중 가장 배우기 쉽고 방대한 분야에서 활용가능한 파이썬을 통해 다양한 라이브러리 사용법을 배우고 관련 어플리케이션 제작에 필요한 이론 및 지식을 습득해봐요.

AI를 배우는 첫걸음 : 인공지능 입문자를 위한 최적의 커리큘럼을 만들었다! 딥러닝을 쉽고 빠르게 정복하기 위해 심화내용으로 짧은시간에 머신러닝과 딥러닝을 연결시키는 단계 !

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!

🚀 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.

Keras를 활용해보며 머신러닝과 딥러닝에 대한 모델 알고리즘을 이해해보자!

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.

파이썬의 기본 문법과 인기 있는 라이브러리를 활용 챗GPT를 활용한 파이썬 문법과 라이브러리 코드 자동 생성

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.

빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.

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.

이 과정은 데이터 시각화의 핵심 도구인 Seaborn과 대화형 대시보드를 구축하는 plotly/Dash를 활용하여, 실무에 바로 적용 가능한 시각화 역량을 키우는 데 초점을 둡니다. 다양한 실습을 통해 인사이트 중심의 시각 자료 제작과 웹 기반 대시보드 구현 능력을 함께 향상시킬 수 있습니다.

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!

과금없이 시작하는 GEMINI CLI 바이브 코딩으로 나만의 데이터 분석 포트폴리오 만들기 데이터 수집, 분석, 보고서, 대시보드 작성하기 업무자동화 데이터 수집이 처음이라도 원리와 프롬프트 작성방법과 VSCode 사용법을 익히면 데이터 분석가 처럼 데이터 수집, 분석, 시각화, 보고서, 대시보드 작성 등을 할 수 있습니다. GEMINI CLI 와 VSCode 로 배우는 파이썬 데이터 수집부터 분석보고서 작성까지 실패하지 않는 데이터 수집과 분석을 위한 프롬프트 작성과 오류 해결방법

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 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.

S&P 500 페어 트레이딩의 통계적 접근법을 파이썬으로 체계적으로 학습하실 수 있습니다. 전문적인 데이터 분석을 통해 감정을 배제한 투자 전략의 기초를 마련하세요.

AI 데이터 분석 및 모델링 결과를 Web Program 으로 만들어 보세요.

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.

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.