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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.

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본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 실무에서 능숙하게 수행하기 위한 기본 이론과 실무 활용 능력을 동시에 기를 수 있도록 구성되었습니다. 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 흐름을 이해하고, 문제 정의 → 모델 설계 → 데이터 확보 및 전처리 → 특징 추출 → 모델 학습 및 검증까지 단계별 과정을 실습과 함께 경험하게 됩니다. 또한, 다양한 상황에서 최적의 AI 모델을 선정하고 관리하는 방법을 학습하여, 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 AI 실무 역량을 쌓을 수 있습니다. 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델링 프로젝트 전 과정을 체계적으로 이해하고, 이를 기반으로 데이터 기반 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다.

<200% 활용하는 챗 GPT 질문법>은 ‘챗 GPT에게 어떻게 질문해야 원하는 답을 얻을 수 있는가?’에 초점을 맞춘 실습형 콘텐츠입니다. 본 과정에서는 챗 GPT의 무료 버전을 기본으로 활용하고 있으며, 내용에 따라 일부 유료 버전도 함께 실습함으로써 학습자의 활용 환경에 맞춘 실습을 진행하고 있습니다. 본 과정을 통해 학습자는 챗 GPT에 좋은 질문을 하는 방법을 터득하고, 다양한 확장 프로그램을 실제로 사용하여 업무 활용성을 높일 수 있습니다.

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

세상을 바꾸는 AI의 모든 것을 단 4강으로 정복한다! 1강. 인공지능의 진짜 정체 AI는 마법이 아니다. 인간의 ‘지능’을 수식처럼 분석해 만든 디지털 두뇌! 똑똑한 척하는 인공지능의 핵심 구조를 낱낱이 파헤칩니다. 2강. 알고리즘, AI의 창의적(?) 사고법 고민하는 AI는 어떻게 해답을 찾을까? 바둑을 두고, 길을 찾고, 당신의 검색 결과를 예측하는 AI의 전략을 직접 만나보세요. 3강. AI 하드웨어, 상상을 현실로 만드는 엔진! 당신의 스마트폰 속 칩이 AI의 심장이다. CPU, GPU, TPU, 그리고 알 수 없는 그 이름들까지 전부 해부합니다. 4강. 머신러닝과 딥러닝의 대격돌! AI가 '배운다'는 건 대체 무슨 뜻인가? 고전적인 규칙 기반 AI에서, 요즘 핫한 챗GPT까지! 학습의 진화를 추적합니다.

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

Microsoft AZ-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 이론적 토대를 마련 할 수 있는 특강이며 2025년 5월 기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 클라우드 개념 설명,Azure 아키텍처 및 서비스 설명,Azure 관리 및 거버넌스 설명에 관련된 내용을 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공합니다

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.

이 강의는 확산모델(Diffusion Model)의 진화 과정을 논문과 코드로 완전 정복하는 실전 중심 마스터클래스입니다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)과 DDIM 등, 생성 AI의 핵심 모델들을 논문 원리부터 직접 구현하며 학습합니다. 각 모델의 등장 배경, 수식, 네트워크 구조(U-Net, VAE, Transformer), 학습 과정(Noise Schedule, Denoising Step), 그리고 성능 향상을 이끈 아이디어들을 단계별로 분석합니다.수강생은 모든 모델을 PyTorch 기반으로 직접 코딩하며, 논문을 이해하는 것에 그치지 않고 ‘재현하고 응용할 수 있는 실무 능력’을 얻게 됩니다. 또한, 모델 간의 차이와 발전 흐름을 비교하며, 어떻게 확장되는지를 명확히 이해하게 됩니다. 이 강의는 이론·코드·실습을 하나로, 연구자·개발자·창작자 모두에게 생성모델의 진화를 체계적으로 익힐 수 있는 여정을 제공합니다. 논문을 ‘읽는 것’을 넘어, 직접 구현하며 ‘이해하고 재창조’하는 경험을 지금 시작하세요.

반도체에 대한 제조 혁신 방안을 벤치마킹하고 반도체 데이터로 코딩 없이 머신러닝, 딥러닝을 돌려볼 수 있습니다.

“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!