인공지능

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기

LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편

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 :)

모두를 위한 딥러닝 - 기본적인 머신러닝과 딥러닝 강좌

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.

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지 딥러닝 자연어 처리(Natural Language Processing[NLP])의 원리와 활용방법을 다양한 예제와 실습 코드 구현을 통해 학습합니다.

처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 [데이터과학 Part3]

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습 최신 기술까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

초간단 예제로 배우는 딥러닝 입문

이 강좌에서는 딥러닝의 기초부터 시작하여 파이토치를 사용해 실제 숫자 분류기를 만들어 봅니다. 전혀 경험이 없어도 따라 할 수 있도록 설계되어 있습니다.

인공지능은 어떻게 학습할까? - 재미로 배우는 AI 원리

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.

실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기

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

수학 없이 시작하는 인공지능 첫걸음: 기초부터 최신 트렌드까지

수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다.

TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문

딥러닝 핵심이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.

혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝

한빛미디어 혼공시리즈로 1:1 과외하듯이 배우는 초절정 머신러닝, 딥러닝 자습서, 수백 개의 손그림으로 이해하고 구글 코랩(Colab)을 통해 브라우저만 있으면 바로 실습 가능

30분 요약 강좌 시즌3 : 초급자를 위한 손에 잡히는 딥러닝!

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

최신 딥러닝 기술 Vision Transformer 개념부터 Pytorch 구현까지

딥러닝 최신 기술 중 하나인 Vision Transformer를 공부하고 Pytorch를 이용하여 논문을 구현하는 강의입니다. 비전 분야의 새로운 미래를 저와 함께 경험해 봐요!

[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지

인공지능 분야에서 활용도가 매우 높은 딥러닝 프레임워크인 Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.

[딥러닝 전문가 과정 DL1101] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨1

딥러닝을 배우기 위해 파이썬의 기본적인 능력을 배양하는 강의입니다.

엑셀로 맛보는 딥러닝

엑셀로 딥러닝의 원리를 눈으로 보면서 익혀보겠습니다.

머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

Tensorflow 사용메뉴얼

딥러닝은 개념과 구현능력이 동시에 갖추어져야하는 학문입니다. 이 강의에서는 구현능력에 초점을 맞춰 기초부터 advanced된 기술들을 Tensorflow로 구현하는 방법을 배웁니다.

머신러닝/딥러닝 소개 및 학습을 위한 파이썬 속성 과정

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

파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

인공지능을 활용한 이상거래 검출 기법

파이썬(Python)과 머신러닝을 활용하여 이상거래, 신용카드 사기, 생산 라인의 이상 등 다양한 산업 분야에서 발생하는 이상치를 조기에 탐지, 검출할 수 있도록 하는 인공지능 모델을 구축해 봅니다.

JavaScript와 Tensorflow.js로 배우는 머신러닝

이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.

YOLO 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0

YOLO(You Only Look Once) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 NLP

기본적인 자연어처리 기법(Natural Language Processing)과 딥러닝을 활용한 다양한 텍스트 task에 대해 다룹니다.