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 수식이나 이론 중심의 설명보다는, 직접 프로그램을 구현하며 추천 시스템의 핵심 개념을 익히는 것을 목표로 합니다. 🛠️ 총 12개의 다양하고 실용적인 예제를 통해, 콘텐츠 기반 추천, 협업 필터링, 딥러닝 추천 등 실제 환경에서 활용할 수 있는 추천 시스템을 단계적으로 설계하였습니다.

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

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

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

Keras를 활용해보며 머신러닝과 딥러닝에 대한 모델 알고리즘을 이해해보자!

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.

🚀 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 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.

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.

파이썬을 활용하여 많은 양의 데이터를 분석하고, 분석한 데이터를 그래프 형태로 시각화하여 한 눈에 쉽게 파악할 수 있게 됩니다.

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

최신 스타트업에서 활용하는 풀스택과 데이터과학 기술의 기본 기술 중 하나인 빅데이터를 다룰 수 있는 NoSQL 기술을 익힙니다. 몽고DB는 NoSQL 중에서도 가장 쉬우면서 빠르게 활용할 수 있는 기술입니다. 본 강의에서는 짧은 시간 안에 몽고DB 기초를 익히고, 파이썬으로 몽고DB를 다루고 활용할 수 있는 기술까지 학습해 봅니다.

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 :)

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.

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.

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 초보자들이 인공지능을 쉽고 실용적이며 체계적인 방식으로 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 많은 학생들이 복잡한 용어, 불분명한 설명, 또는 실제 사례의 부족으로 인해 AI를 어렵게 느낍니다. 이 강의에서 저는 시각적 도구, 실제 사례, 그리고 단계별 시연을 통해 AI 개념을 이해하기 쉬운 아이디어로 분해하는 데 집중합니다. 어려운 수학이나 이론 대신, AI가 어떻게 작동하는지, 대중적인 AI 도구들을 어떻게 사용하는지, 그리고 학습, 생산성, 개발 및 비즈니스 사례에 AI를 자신 있게 적용하는 방법을 배우게 됩니다. 강의를 마칠 때쯤 여러분은 AI에 대한 탄탄한 기초를 갖추고, 현대적인 AI 도구들을 이해하며, 더 심화된 주제를 탐구하는 데 자신감을 갖게 될 것입니다.

ADsP 자격증 All-In-One 강의! 초단기 완성! 참고 서적: "모두의 ADsP 치트시트" https://wikidocs.net/book/18829

이 강의를 통해 SQL과 데이터베이스의 이해, SQL 문법, 실제 활용을 위한 데이터베이스 설계, 프로그래밍을 통한 데이터베이스 활용, 데이터 분석 활용 사례까지 익힐 수 있습니다.