非専攻者/高校生のための人工知能基礎とキャリアアドバイス

이론과 실전은 다릅니다. 머신러닝의 기본 개념을 파악하고, 꼭 알아야 할 여러 모델들의 핵심 개념과 이론을 소개합니다. 그리고, 다양한 데이터를 다루어 보면서 실전에 도움되는 여러 기법들과 노하우를 공유합니다.

코알못을 위한 R프로그래밍 기초 강의입니다. 딱 두 번만 저와 함께 코드를 따라 쳐보세요. 자연스레 코잘알로 거듭나실 겁니다!

R의 기초 문법과 자주 쓰는 함수, 그리고 유용하게 쓰이는 중~고급 테크닉을 담은 PDF 교재입니다.

머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.

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

증권시장에 사장되어있는 전 종목을 수집하고 관리하는 방법에 대해 배웁니다. 자동화를 통해 매일매일 주가를 새로 수집하고 업종별 종목 트렌드도 파악할수 있는 Dashboard까지 shiny를 통해 제작해 봅니다.

GAN(Generative Adversarial Networks)에 대하여 쉽고 정확하게 배워봅니다.

딥러닝의 기본 뼈대인 MLP부터 CNN, RNN까지 쉽고 빠르게 배워봅니다.

Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.

R을 통해 무작정 datascience를 해보는 강의 입니다. 데이터를 불러오는 것부터 모델 구축 및 모델 성능 전략까지 한줄한줄 쳐보면서 배웁니다.

R프로그래밍을 위한 자주 사용하는 함수와 코드를 효율적으로 작성하는법과 중급 기법에대해 다룹니다.

R을 통해 네트워크 그리는 방법에 대해서 배웁니다. 네트워크를 그리는 것 자체 보다 네트워크에 들어갈 데이터의 형태를 구축하는 것과 네트워크를 이쁘게 그리는 방법에 초점을 둡니다.

프로그래밍 기초적인 지식도 배웠고 크롤링도 배웠고 텍스트 마이닝 강의도 들었는데, 실제로 프로젝트 하면 막막하셨나요? 저와 함께 프로젝트를 처음부터 끝까지 진행해 보는 강의입니다.

텍스트 마이닝 실전 프로젝트 입니다. 데이터 수집부터 감성분석 데이터 시각화까지 한번에 쭈욱 해보는 강의입니다!!

R프로그래밍에 대해 전혀 모르시는 분을 대상으로 하는 R프로그래밍 기초를 다지는 수업입니다.

DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다.

R을 통해 텍스트의 top keyword / wordcloud / 감성분석 / Topic modeling까지 같이 차근차근 해보는 강의 입니다.

자유자재로 크롤링 할 수 있도록 만들어 드립니다. 대부분의 강의는 라이브 코딩으로 진행됩니다. 제가 코딩을 할때 같이 한줄한줄 따라 쳐주세요!

기초적인 R프로그래밍 실력을 쌓고 기본적인 크롤링 기법을 익힙니다 코드를 직접 작성하면서 한줄한줄 설명해 드립니다

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

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.

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

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

ADsP 자격증 All-In-One 강의! 초단기 완성! 2025/8월 46회 시험 반영! (상시 업데이트!)

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