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딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

ML 실험 관리, 아직도 수작업으로 하시나요? 🤔 MLflow로 실험 추적부터 모델 배포까지 자동화하고, 개발 생산성을 확 끌어올려 보세요! 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어라면 필수 스킬 💡 지금 바로 시작하세요! 🚀

커피 한잔 가격으로 즐기는(?) 공식문서에서 핵심만 뽑아온 LangChain 기본 강의입니다. 본격적인 개발에 들어가기 전 LangChain 문법과 친해지세요!

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

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.

이 강의는 LangChain을 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 기본 개념과 구현 방법을 다룹니다. 참가자들은 RAG의 핵심 원리를 이해하고, LangChain을 통해 실제로 시스템을 구축하며 성능을 평가하는 방법을 배우게 됩니다.

대기업 AI Agent 담당자의 노하우를 가득 담은 LangGraph. 현업에서 얻어맞으면서 습득한 지식을 전달드립니다

실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다. 최신 Pytorch version 을 반영하였습니다.

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트! 이론부터 실전까지, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 핸즈온 튜토리얼입니다.

Langchain 온라인 강의를 통해 최신 대용량 자연어 처리 기술(LLM)의 선구자가 되세요! 이 강의는 여러분의 커리어를 한 단계 업그레이드할 실용적인 스킬과 혁신적인 지식을 제공합니다. #LangChain #LangGraph #LangSmith #MCP

OpenAI API와 함께 미래를 그려보세요! OpenAI는 인공지능 분야의 선두주자로, 항상 최첨단 기술을 제공합니다. GPT-4 기반의 OpenAI API는 인간과 같은 대화를 가능하게 해주어 여러 분야에 적용할 수 있는 놀라운 역량을 발휘합니다.

다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.

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이 강의는 OpenAI API를 활용하여 텍스트·이미지·음성·문서 기반 생성형 AI 애플리케이션을 직접 구현하는 실습 중심 과정입니다. Anaconda·Jupyter Notebook 환경 구성부터 시작해 API Key 관리, 비용·토큰 이해 등 실무에 반드시 필요한 개발 환경 설정을 다룹니다. 최신의 Responses API를 기반으로 텍스트 생성, 요약, 분류, Vision(이미지 이해), 음성 처리, PDF 입력 처리를 구현하며, Function Calling, Structured Outputs(Pydantic), Embedding, RAG(File Search) 등 현업에서 바로 사용하는 핵심 기능을 단계별로 실습합니다. 또한 Web Search, Code Interpreter, Streaming, Background 작업, Conversation State 관리까지 포함하여 단순 호출을 넘어 ‘지능형 AI 서비스’로 확장하는 방법을 학습합니다. 마지막으로 Agents SDK, MCP(Model Context Protocol)를 활용해 도구를 스스로 선택·실행하는 에이전트 기반 AI 시스템을 구현하며, 실제 서비스 개발에 필요한 구조와 설계 관점을 함께 익히는 것을 목표로 합니다

Langchain과 RAG를 통해 AI 챗봇 시스템을 구축하는 완벽한 가이드! 생성형 인공지능 개발 기술을 위한 체계적인 학습 과정을 제공합니다.