Data Science(DS) and AI Learning & Career Guide for Non-Majors/Beginners

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

랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용 방법을 학습하고, 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 나만의 ChatGPT를 만들어보는 강의입니다.

다양한 사례를 통해 MCP(Model Context Protocol)를 이용한 업무자동화 방법(Playwright 크롤링, Figma 디자인, Notion 자료 정리, Excel 자료분석)을 학습할 수 있는 강의입니다.

실습을 통해 고품질 AI 에이전트를 만들기 위한 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering) 기법들을 학습해봅니다.

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

구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.

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

최신 AI 기술의 총집합체인 AI 에이전트! 다양한 AI 에이전트들을 구현해보면서 LangGraph를 이용한 나만의 AI 에이전트 구현법을 학습해봅니다.

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

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.

차량 번호판 인식 실전 프로젝트를 통해 딥러닝/TensorFlow/컴퓨터비전 기초부터 실무 응용까지 전 과정을 한번에 학습할 수 있는 올인원 형태의 강의입니다. 다양한 실습을 통해 Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 응용할 수 있는 실무 능력을 기를 수 있습니다.

Cursor로 나만의 MCP 서버를 만들어보면서 개발자의 미래 모습인 바이브 코딩을 체득하는 강의입니다.

다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.

AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들면서 실용적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 만드는 방법을 학습하는 강의입니다.

LangGraph를 이용해서 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용해서 실용적인 AI 에이전트는 만드는 방법을 학습합니다.

이베스트투자증권 xing API를 이용해서 주식 자동매매 봇을 만드는 강의입니다. 1년 365일 자동으로 거래하는 나만의 주식 자동매매 봇을 만들어보세요.

ChatGPT를 이용한 웹사이트 크롤링 방법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

ChatGPT를 이용한 데이터 분석과 판다스 활용 방법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

ChatGPT를 이용한 다양한 업무자동화 방법(엑셀, PPT, 크롤링, 이미지처리)과 업무자동화를 위한 파이썬(Python) 기초를 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

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

데이터사이언스, 인공지능을 처음 공부하는 비전공자 또는 고등학생들을 위한 강의입니다. 인공지능과 머신러닝의 개념에 대해 이해하고, 관련 직업을 갖기 위해 어떤 노력을 해야하는지 알려드립니다.

Microsoft AI-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 특강이며 2025년 5월기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 AI 개요, 머신러닝 기초, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 문서 인텔리전스, 지식 마이닝, 그리고 생성형 AI를 포함한 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공합니다

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

미래의 데이터 분석 전문가가 되고 싶으신가요? 이제 그 기회를 잡으세요! 최첨단 인공지능 기술과 빅데이터를 통해 무한한 가능성을 탐구하고, 강력한 인사이트를 도출하는 방법을 배우는 특별한 기회입니다.

딥러닝을 시작하기 위해 필요한 기본적인 미분법과 PyTorch의 Autograd 기능을 배우는 강의입니다.

100회 이상 진행한 딥러닝 교육 경험을 바탕으로, 수강생들이 가장 많이 어려워했던 핵심 기초 이론을 체계적으로 정리한 강의입니다. 이 강의는 비전공자도 이해할 수 있도록 수학적 직관, 모델 학습 원리, 코드 구현을 단계적으로 연결해 설명하며, 단순한 라이브러리 사용법이 아닌 AI 모델이 학습되는 근본 구조와 작동 원리를 깊이 있게 다룹니다. 경사하강법, 오차 함수, 최적화, 퍼셉트론, 다층 신경망, 오차역전파 등 딥러닝의 핵심 기초 기술을 직접 수식과 코드로 구현해 보면서, AI 원리를 이해하는 실력 있는 엔지니어로 성장하도록 설계된 실전형 입문 과정입니다.

TensorFlow 활용 우수사례인 airbnb 데이터 사이언스팀의 Amenity Detection 프로젝트를 클론 프로젝트로 진행해보고 이 진행경험을 GitHub 블로그로 정리해서 AI 포트폴리오를 만들 수 있는 강의입니다.

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.

ADsP 자격증 All-In-One 강의! 초단기 완성! 참고 서적: "모두의 ADsP 치트시트" https://wikidocs.net/book/18829

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!

ADsP 요약본 + 기출 풀이. 2025/8월 46회 시험 반영! (상시 업데이트!)

Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델, BERT, Encoder-Decoder 기반의 MarianMT 번역 모델, Vision Transformer 까지 코드로 직접 구현하며 Transformer에 대해 속속들이 배우게 됩니다.

인공지능이 처음인 사람의 눈높이에 맞춘 인공지능 입문 강의! 데이터부터 생성형 AI까지 핵심 개념을 쉽게 정리했습니다. 인공지능을 만드는 것이 아닌 질문하고 설명할 수 있는 수준의 실무 이해를 목표로 합니다.