인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

인공지능, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석을 전혀 모르시는데 한 번 경험해보시길 원하시는 분들을 위한 강의입니다. 전체적인 프로세스를 설명해드려요.

이 과정은 재료 과학 및 공학의 다양한 주제를 시각화하여 탐구하는 튜토리얼 비디오 모음입니다. 학습자는 Wolfram Mathematica 프로그래밍 시스템을 활용하여 복잡한 개념을 쉽게 이해할 수 있는 방법을 배웁니다.

이 과정은 선형 대수 개념을 통해 머신러닝 알고리즘, 특히 딥러닝과 신경망을 이해하고 만드는 데 필요한 내용을 다룹니다. 확률, 통계, 최적화에 대한 응용을 포함하여 선형 대수의 전반적인 설명을 제공합니다.

클로드를 단순 대화 도구에서 업무 자동화 시스템으로 전환하는 4회차 집중 과정입니다. 에이전트, 클로드코드, 워크플로우 등 핵심 개념을 실무 사례와 함께 학습하며, 개발 지식 없이도 자신의 업무 영역에서 End-to-End 자동화 시스템을 구축할 수 있는 실전 능력을 갖추게 됩니다. 이 강력한 무기는 암묵지가 있는 비개발자의 손에 들어갈 때 가장 강력합니다. 반면, 개발자라면 그 이유를 이해하면 좋습니다. AI 쓰나미가 몰려오고 있습니다. 휩쓸리지 말고 이걸 무기로 쓰세요.

홍콩과기대 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝" 강좌 두번째 시즌으로 '강화학습' 에 대해 학습해 봅니다.

더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다.

매번 “요약해줘”라고 말하지 않아도 됩니다. 이 강의에서는 Antigravity에서 나만의 AI 에이전트를 만들고, 반복 설명 없이 바로 쓰는 방법을 배웁니다. 초보자도 따라 할 수 있도록 실습 중심으로 구성했습니다. https://antigravity.google/download (반중력 에디터 다운로드 받으시면 됩니다 :))

지금 이런 소개가 중요한가요? 당장 deepseek R1 모델을 쓰세요.

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

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

이 과정은 이론과 응용을 모두 포함하여 딥러닝의 기초를 다룹니다. 주제에는 신경망 구조(MLP, CNN, RNN, 그래프 신경망, 트랜스포머), 딥러닝의 기하학 및 불변성, 오차 역전파 및 자동 미분, 고차원에서의 학습 이론 및 일반화, 그리고 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 로보틱스에 대한 응용이 포함됩니다.

이 수업은 인간 언어의 본질에 관한 기초적인 질문들에 대한 해답을 제공합니다. 학습자들은 과정을 통해 인간의 언어가 복잡하면서도 규칙에 의해 지배되는 정신 체계로서 어떻게 기능하는지 살펴보고, 언어 습득, 역사적 언어 변화, 언어 멸종 위기와 같은 주제들을 탐구하게 됩니다.

이 과정은 레이저와 광학의 이론 및 응용을 설명하기 위해 사용되는 시연을 포함합니다. 학습자는 레이저의 기본 현상을 생생하게 관찰하고 이해할 수 있습니다.

딥러닝 라이브러리 없이 바닥부터 알고리즘들을 구현하며 원리를 제대로 파헤쳐 봅시다 :)

인공지능 학습과 연구에 필요한 최소한의 선형대수학을 탄탄하게 다지는 강의입니다. 인공지능 대학원 입시 준비는 물론, 논문을 읽고 연구를 진행할 때 자주 마주치는 핵심 개념과 기초적인 수치 선형대수학 기법까지 함께 다룹니다.

컴퓨터 비전 분야에 대한 간단한 소개를 진행하는 강의입니다.

명령어 외우지 마세요. "해줘"라고 말하세요. 프로그래밍 경험 없어도, Claude Code에게 5가지 일을 시켜봅니다. 파일 정리 · 문서 작성 · 데이터 분석 · 자동화 · 웹페이지까지. 이 강의의 유일한 결제는 Claude Pro($20/월). 나머지는 무료 툴만 씁니다.

LLM을 활용해 능동적으로 일하는 에이전트 시스템을 구축하는 실전 가이드,『AI 에이전트 엔지니어링』을 함께 읽는 완독 챌린지를 진행합니다. 이 책은 도구 선택부터 오케스트레이션(계획·실행 흐름 설계), 메모리(기억) 관리까지 에이전트의 핵심 구성요소를 단계적으로 다룹니다. 또한 여러 에이전트가 역할을 나눠 협업하는 멀티 에이전트 아키텍처로 확장하는 방법도 살펴봅니다. ⠀ 더 나아가 운영 환경에서 중요한 신뢰성, 보안, 거버넌스까지 포함해 ‘만드는 법’에서 ‘운영하는 법’으로 시야를 넓혀 줍니다. 자동화를 넘어, 인간의 의도대로 안전하고 투명하게 작동하는 에이전트 시스템을 설계하고 싶으신가요? 책과 챌린지를 통해 아이디어를 프로덕션 수준의 시스템으로 연결하는 구체적인 로드맵을 함께 확인해 보세요!

머신러닝의 주요 알고리즘과 딥러닝을 이해하고, 인공지능을 알아가보자!