인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

AI 기업리뷰를 통해 AI 기술이 우리의 현재와 미래를 어떻게 바꿔나갈지를 다양한 사례를 통해 살펴봅니다. AI 프로젝트를 진행하기 위해 필요한 요소들을 살펴봄으로써 다가올 AI Transformation을 준비합니다.

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.

Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요.

20회 가량의 면접을 통해 익힌 약 130여개의 ML/AI 엔지니어 면접 질문과 답안 총정리

인공지능이라는 막연한 두려움에서 벗어날 수 있는 일반인을 위한 교양 강의입니다. 인공지능이 학습한다는 것이 대체 무슨 의미인지 구체적인 예시를 통해 알아봅니다. 또한 인공지능의 뇌 구조는 어떻게 생겼는지, 어떻게 사고하는지를 구체적이 예시로 알아봅니다.

파이썬을 활용해 기계학습 기술을 학습하고, 실제 데이터 정보 추출 방법 및 예측 모델 개발 능력을 향상해보자!

LLM을 사용해 구축할 수 있는 애플리케이션이나 웹 서비스들로는 어떤 것들이 있는지 살펴봅니다.

이 강의를 통해 인공지능 대학원 입시 과정 및 준비 방법을 처음부터 끝까지 알아가실 수 있을 거예요! 합격 확률을 높이는 좋은 내용도 같이 알려드리겠습니다!

보안 분석가로서 업무를 수행하기 위해 필요한 기본적인 지식과 실습을 통해 침해사고분석 훈련을 진행하는 실습 중심의 강의입니다. 기업 침입대응 및 분석 업무에 필요한 실무 관점의 침해사고 분석 방법을 함께 살펴봅니다.

챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

AWS Certified AI Practitioner 기출문제 풀이 과정은 자격증 합격을 위한 핵심 요약 과정입니다. 먼저, AI/ML 및 생성형 AI의 기본 개념을 빠르게 복습하고, 시험에 자주 나오는 AWS의 주요 AI 서비스(예: SageMaker, Rekognition, Polly 등)의 기능과 사용 사례를 학습합니다. 이를 바탕으로 다양한 실제 문제 상황에 어떤 AI 솔루션이 적합한지 판단하는 연습을 하며, AI 모델의 책임감 있는 사용과 데이터 보안 관련 내용도 다룹니다. 마지막으로, 기출문제 유형별 풀이 전략을 익히고 실전 모의고사를 통해 시험에 대비합니다. 이 과정을 통해 짧은 시간 안에 효율적으로 시험을 준비할 수 있습니다.

**"AI 철학 - 인공지능 시대의 윤리와 도전"**은 인공지능(AI)의 발전과 그것이 인간 사회와 문화에 미치는 영향에 대한 윤리적, 철학적 탐구를 다룬 주제입니다. 이 주제는 단순히 기술적 발전을 넘어서, AI가 인간의 삶에 어떻게 영향을 미치고, 그에 따라 우리가 어떤 윤리적 결정을 내려야 하는지에 대해 깊이 있는 논의를 합니다.

뼛속까지 문과생의 눈높이에 맞춘 수식 없이 이해하는 쉬운 말로 이야기처럼 풀어 쓴 머신러닝 강의입니다!

인공지능과 AI 윤리를 이해 및 학습하고, 자신의 전공 분야와 접목하여 인공지능 디지털 역량을 강화해보자!

<머신러닝, 핵심만 빠르게!>(인사이트, 2025)를 바탕으로 머신러닝 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

매일 쏟아지는 업무와 끝없는 반복 작업 속에서 "이 일을 좀 더 스마트하고 효율적으로 할 수 없을까?" 고민하셨을 겁니다. 보고서 초안 작성에 시간을 낭비하고, 아이디어 회의에서 번번이 새로운 인사이트를 찾지 못하고, 경쟁사의 속도를 따라잡기 힘들어 막막하지 않으셨나요? 바로 지금, 그 고민을 해결해줄 가장 강력한 도구가 등장했습니다. 바로 생성형 AI(Generative AI)입니다. 이는 단순히 유행하는 기술이 아닙니다. 우리 시대의 가장 근본적인 생산성 혁신이며, 이 변화를 먼저 포착하고 활용하는 사람이 미래 비즈니스의 승자가 될 것입니다. 이 강의는 당신의 책상 위 가장 유능한 비서가 되어줄 생성형 AI를 실제 업무에 곧바로 적용하는 법을 알려드립니다. 복잡한 이론은 잠시 접어두세요. 우리는 **"그래서 이 기술로 당장 내일 무엇을 할 수 있는가?"**에 집중합니다. 💡 당신의 시간과 창의력을 되찾아 드립니다. 우리의 핵심 목표는 당신의 **'업무 자동화'**와 **'창의성 극대화'**입니다. 보고서 작성 시간 90% 단축: 매주 당신의 귀한 시간을 잡아먹는 보고서, 기획안, 이메일 초안 작성을 AI에 맡기는 법을 배웁니다. 핵심 데이터와 방향만 입력하면, AI가 곧바로 프로페셔널한 문서를 완성해줍니다. 당신은 이제 문서 작성자가 아닌, 전략적 사고를 하는 리더에 집중할 수 있습니다. 경쟁사를 앞서는 아이디어 발상: 새로운 마케팅 캠페인, 혁신적인 제품 디자인, 고객을 사로잡을 콘텐츠 아이디어가 필요하신가요? AI를 파트너 삼아 순식간에 수십 개의 창의적인 대안을 도출하고, 시장 반응을 예측하는 방법을 실습합니다. 데이터 기반의 현명한 의사 결정: 수많은 자료 속에서 헤매지 마세요. AI가 방대한 데이터를 빠르게 요약하고 핵심적인 인사이트를 제공하여, 직관이 아닌 데이터에 근거한 전략적 판단을 내리도록 돕습니다. 🛠️ '프롬프트'는 새로운 언어입니다. 생성형 AI를 잘 활용한다는 것은 결국 **'프롬프트 엔지니어링'**을 잘한다는 의미입니다. 마치 유능한 직원을 지휘하듯, AI에게 명확하고 구체적으로 지시하는 기술이 성패를 좌우합니다. 본 강의에서는 **"어떻게 질문해야 원하는 결과물을 얻을 수 있는지"**에 대한 핵심 공식을 전수합니다. 마케터, 개발자, 기획자 등 당신의 직무에 최적화된 맞춤형 프롬프트를 직접 작성하고, 그 결과가 얼마나 달라지는지 체감하게 될 것입니다. 이 지식은 어떤 새로운 AI 툴이 등장해도 흔들리지 않는 미래의 핵심 역량이 될 것입니다. 🏆 강의를 통해 당신은 '미래의 비즈니스맨'이 됩니다. 생성형 AI는 더 이상 '선택'이 아닌 '필수'입니다. 이 기술을 거부하면 당신의 경쟁자는 매일 10배 빠르게 일할 것입니다. 하지만 이 기회를 잡는다면, 당신은 생산성을 극대화하고, 창의적인 혁신을 주도하며, 비즈니스 성과를 압도적으로 끌어올리는 '미래형 인재'로 거듭날 수 있습니다. 생성형 AI, 두려워하지 마세요. 잘 활용하는 법을 아는 것이 중요합니다. 이 강의를 통해 당신의 업무 혁신 여정을 시작하세요. 당신의 비즈니스 잠재력을 폭발시킬 단 하나의 결정이 될 것입니다. 지금 바로 등록하고, 더 적게 일하고 더 많이 성취하는 새로운 업무 방식을 경험하십시오.

“LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!” 이 강의는 처음 LLM을 접하는 분도 쉽게 따라올 수 있도록 설계된 입문 실습 강의입니다. 복잡한 이론은 최소화하고, 모델 불러오기 → 데이터 적용 → 학습 → 결과 비교까지 전 과정을 단계별로 안내합니다. 짧은 시간 안에 LoRA·QLoRA와 같은 최신 경량 파인튜닝 기법의 흐름을 직접 경험하며, “LLM 파인튜닝이 이렇게 돌아가는구나”라는 감을 잡을 수 있습니다. 많은 자원이 없어도, 내 도메인에 특화된 LLM을 만들어보는 성취감을 직접 느껴보세요!

DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다.

왜 Attention이 필요했는지, 그리고 어떻게 동작하는지 ‘코드로 직접 구현하며’ 이해합니다. 이 강의는 RNN과 Seq2Seq 모델의 구조적 한계에서 출발하여, 고정된 컨텍스트 벡터가 만들어내는 정보 병목 문제, 장기 의존성 문제를 실험으로 검증하고 그 한계를 해결하기 위해 Attention이 어떻게 등장했는지를 자연스럽게 이어서 설명합니다. 단순히 개념을 소개하는 것이 아니라, RNN의 구조적 한계와 Seq2Seq의 정보 병목 문제를 직접 실험으로 확인하고, 이를 해결하기 위해 등장한 **Bahdanau Attention(가산적 어텐션)**과 **Luong Attention(점곱 어텐션)**을 하나씩 구현하며 그 차이를 명확하게 이해합니다. 각 어텐션이 어떤 방식으로 Query–Key–Value 관계를 형성하고, 가중치를 계산하는 과정에서 어떤 수학적·직관적 차이를 가지며, 왜 후대 모델로 이어질 수밖에 없었는지 그 특성과 진화 흐름까지 자연스럽게 연결됩니다. Attention이 문장과 단어를 어떻게 바라보고, 각 단어가 어떤 방식으로 중요도를 부여받아 정보를 통합하는지를 수식 → 직관 → 코드 → 실험이 하나로 이어진 형태로 학습합니다. 이 강의는 Transformer를 제대로 이해하기 위한 ‘기초 체력’을 쌓는 과정으로, Attention이라는 개념이 왜 혁명적이었는지, 그리고 이후의 모든 최신 NLP 모델(Transformer, BERT, GPT 등)이 왜 Attention을 핵심 구성요소로 삼는지를 깊이 있게 이해하게 됩니다. RNN → Seq2Seq → Attention으로 이어지는 흐름을 개념이 아니라 코드와 실험으로 체화하고 싶은 학습자에게 최적화된 강의입니다.