Computer-Aided Architectural Drafting Technician Practical Exam (2024 Revision) Part.3 Past Exam Problem Solutions

본 과정은 커서(Cursor) AI 인공지능 툴의 기초 사용법을 학습하고, 이를 실제 웹사이트 제작에 적용하는 방법을 다루는 실습형 강의입니다. 학습자는 AI 기반 개발 환경을 이해하고, 커서를 활용한 코드 작성 및 자동화 기능을 체험하게 됩니다. 단순히 툴의 기능을 배우는 데 그치지 않고, 실제 웹사이트 제작 프로젝트를 통해 실무 감각을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 웹사이트 제작 과정에서 자주 사용하는 HTML, CSS, JavaScript 등의 기본 요소와, AI 보조 기능을 활용한 효율적인 개발 방법을 함께 다루어 초보자도 쉽게 따라올 수 있습니다. 본 과정을 수강하면 학습자는 커서 AI를 활용하여 아이디어를 빠르게 구현하고 웹사이트를 완성할 수 있는 능력을 얻게 되며, 이는 곧 최신 개발 환경에 적응하는 좋은 첫걸음이 될 것입니다.

정보보안기사 실기 기출문제 내용을 효과적으로 학습하여 정보보안기사 실기 자격증을 취득할 수 있습니다.

Sigil을 이용하여 EPUB 포맷의 전자책을 만들어 보고 전자책 제작에 필요한 다양한 기술을 익히는 강의입니다.

공공 데이터 포털에서 제공하는 다양한 오픈 데이터를 여러 프로그래밍 언어에서 어떻게 호출하고, 호출된 결과로 제공받는 JSON 데이터를 어떻게 사용할 수 있는지에 대해서 다양한 언어로 학습해보는 과정입니다.

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Photoshop CC 2020의 주요 기능을 익혀 쉽고 빠르게 포토샵을 활용할 수 있습니다.

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머신러닝을 처음 접하는 사람들을 대상으로 기초적인 머신러닝 이론을 간략하게 다룬 머신러닝 기초 강의입니다.

C# 프로그래밍 언어를 사용하여 알고리즘에 대한 기초적인 이해를 돕는 강의입니다. 또한 현업에서 필수로 쓰이는 12가지 알고리즘을 코드로 만들어보는 전체 과정을 진행합니다.

MOS Excel 2016 Core 자격증을 취득하기 위한 시험 대비 강의입니다.

이 강의는 소프트웨어 개발 과정에서 안전하고 신뢰할 수 있는 코드를 작성하는 방법을 배우는 과정입니다. 단순히 기능 구현에 그치지 않고, 보안 취약점을 예방하며 안정성을 확보할 수 있는 프로그래밍 원칙과 기법을 학습합니다. 실습과 사례를 통해 실제 개발 환경에서 발생할 수 있는 보안 위협을 이해하고, 이를 방지하기 위한 코딩 규칙, 입력 값 검증, 예외 처리, 메모리 관리 등 안전한 코드 작성 기법을 습득할 수 있습니다. 본 과정을 수강하면 개발자는 코드의 완성도를 높이는 동시에, 보안성과 신뢰성을 갖춘 소프트웨어를 개발할 수 있는 실질적 역량을 확보하게 됩니다.

본 과정은 **대화형 AI(ChatGPT 등)**를 실제 회사 업무에 어떻게 적용할 수 있는지를 다루는 실무 중심 강의입니다. 단순한 AI 사용법을 넘어, 다양한 부서와 직무 환경에서 활용할 수 있는 업무 자동화·문서 작성·아이디어 발상·데이터 분석 보조 등의 구체적인 사례를 학습할 수 있도록 구성되어 있습니다. 학습자는 이 과정을 통해 반복적이고 시간이 많이 소요되는 업무를 AI로 효율화하는 방법을 익히게 되며, AI와 협업하는 스마트 워크플로우를 경험할 수 있습니다. 또한 AI의 장점과 한계를 이해하여, 실제 비즈니스 상황에서 올바른 의사결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 본 과정을 수강하면 ChatGPT를 비롯한 대화형 AI를 업무의 생산성을 높이는 도구로 활용할 수 있게 되며, 이는 곧 미래 업무 환경에서 경쟁력을 확보하는 중요한 밑거름이 될 것입니다.

따라하기 형식으로 이루어진 기초 Rhinoceros 3D 툴 강의로, 다양한 3D 모델링을 작성하며 프로그램의 기능을 익혀봅니다.

정보보안기사 필기 시험 대비를 위한 강의로, 핵심 이론을 간결히 정리하고 문제풀이 중심으로 실전 감각을 강화할 수 있습니다. 기출문제 분석과 실전 대비 전략으로 정보보안기사 자격증 취득에 한 걸음 더 다가가 보세요.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

데이터베이스 구축에서부터 테이블 생성, 각종 SQL 쿼리문을 사용해서 데이터베이스 내 데이터를 조작, 변경할 수 있습니다.

자바스크립트 프로그래밍 언어를 최신의 ES6 문법과 함께 학습하도록 기획된 과정입니다.

온쉐이프(Onshape)의 기초 기능을 학습하고 3D 모델링 및 CAD의 기초를 배워봅니다.

노션의 강력하고 편리한 데이터베이스 기능은 초보자도 손쉽게 DB를 구축할 수 있게 해줍니다. 이 강의에서는 데이터베이스 개념과 관련 용어(테이블, 행, 열 등)에 대한 이해, 노션 데이터베이스의 기본적인 사용법 등을 익힙니다.