From LDM to DiT, Complete Mastery of Diffusion Through Implementation II

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.

최신 Transformer 기반 PixArt와 경량 적응화 SANA를 이론부터 코드까지 단계별로 구현합니다. I·II편에서 다룬 DDPM·DDIM·LDM·DiT를 바탕으로, 텍스트 인코더 연결, 샘플러(DDIM/ODE), v-예측/CFG 튜닝, 소규모 데이터 스타일 미세튜닝까지 실습 위주로 완주합니다.

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.

최신 Transformer 기반 PixArt와 경량 적응화 SANA를 이론부터 코드까지 단계별로 구현합니다. I·II편에서 다룬 DDPM·DDIM·LDM·DiT를 바탕으로, 텍스트 인코더 연결, 샘플러(DDIM/ODE), v-예측/CFG 튜닝, 소규모 데이터 스타일 미세튜닝까지 실습 위주로 완주합니다.

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

AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!

RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 이론부터 최신 멀티모달, 에이전트 기반 RAG까지! 비전공자도 이해할 수 있도록 구성된 실습 중심 강의입니다. 논문 리뷰부터 실전 코드 구현까지, RAG를 처음 접하는 사람도 쉽게 따라올 수 있도록 설계했습니다.

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

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

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

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

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

핫 한 이미지 생성모델! 기초부터 구현하면서 이해하자! AUTO ENCODER / VAE / GAN / DIFFUSION 까지 함께 구현해 봅시다!

40여 종의 경제 지표와 주가 데이터를 AI로 분석하여, S&P 500, QQQ ETF뿐만 아니라 개별 종목까지 예측하는 강력한 주가 분석 모델을 직접 만들어보세요!

현업에서 진짜 쓰이는 OCR 기술, 제대로 배워보고 싶다면 이 강의 하나로 끝! 비정형 문서와 복잡한 레이아웃에서도 98% 이상의 정확도를 목표로, 최신 SOTA 모델과 실전 노하우를 바탕으로 기업 수준의 OCR 프로젝트를 함께 만들어갑니다.

자연어 처리(NLP)는 인공지능의 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나입니다. 이 강의는 NLP의 기초부터 시작하여, 딥러닝을 이용한 최신 NLP 기술까지 폭넓게 다룹니다. 특히, ChatGPT와 같은 최첨단 생성 모델에 대한 심도 있는 이해를 제공합니다.

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

생성형 AI에 대해 막연한 호기심은 있지만 어디서부터 시작해야 할지 몰랐다면, 바로 이 강의가 정답입니다. AI 기술의 핵심 원리를 명확하고 간결하게 설명하여, 누구나 빠르게 본질을 파악할 수 있도록 구성했습니다. 단순히 '무엇인지' 아는 것을 넘어, 왜 그렇게 작동하는지, 그리고 어떻게 활용해야 하는지까지 깊이 있게 다룰 것입니다. 이 강의는 급변하는 AI 시대에서 여러분이 자신감을 가지고 능동적으로 기술을 활용할 수 있도록 돕는 가장 확실한 출발점이 될 것입니다.

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 수 있습니다.