모던 프론트엔드 프레임워크 중 가장 인기있는 React(리액트), 하지만 배우기가 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 훅(Hook)이 나왔습니다. 본 강의는 훅을 이용해 React를 쉽게 배울 수 있도록 도와드립니다.

Kotlin으로 Spring Boot를 개발하면 그 이점이 너무 많습니다. 본 강의를 통해 알아보시면 좋을 것 같습니다.

Flask 는 파이썬 백엔드 프레임워크로 널리 사용되고 있습니다. Flask_SQLAlchemy는 Flask에서 사용하는 데이터베이스 orm 입니다. Flask_SQLAlchemy를 알면 간결한 코드로 웹 개발을 할 수 있습니다

마케터들이 SQL문을 쉽게 배울 수 있게 구성한 SQL 강의입니다. 꼭 필요한 SQL 문법을 소개하고 캐글에서 얻은 실제 데이터를 분석해봅니다.

구글 알고리즘 대회인 google codejam 의 Qualification Round 1st problem 을 소개하고 풀어보는 강의 입니다.

Tensorflow 은 간단한 사칙연산도 복잡한 그래프라는 구조를 사용해야합니다. 왜 그럴까요? 그건 Tensorflow가 경사하강법이란 알고리즘을 수행하면서 미분식이 필요하기 때문입니다. 그래프 구조는 그 미분식을 편리하게 도출하기 위한 수단입니다. 왜 그런지 수학적으로 설명했습니다.

스프링부트 그리고 코틀린 입문자가 웹개발하면서 겪을 일들을 입문자 입장에서 친절히 설명합니다.

CUDA는 GPU 프로그래밍 언어입니다. C, C++를 변경해서 만든 언어라 C, C++ 개발자라면 누구나 쉽게 접근할 수 있습니다. 하지만 GPU 머신과 CUDA 프로그래밍의 특성을 반드시 이해하셔야 합니다. 본 강좌는 GPU 머신을 이해하고 CUDA를 작성하여 딥러닝의 기초 연산인 행렬곱을 실행합니다. 이 과정을 통해 여러분은 GPU 프로그래밍을 능숙하게 다루실 수 있습니다.

이 강의를 통해 멀티에이전트, 커리큘럼 학습, 분산학습 등 머신러닝 에이전트의 다양한 기능들을 배우고 직접 사용해볼 수 있습니다. 또한 호기심 기반 탐험, 가변적인 입력에도 대응 가능한 강화학습 알고리즘에 대해서도 학습할 수 있습니다.

심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에 대한 필수 이론 학습을 통해 강화학습 기초 개념을 탄탄히 다지고, TensorFlow를 이용한 실제 코드 구현 실습을 통해 심층 강화학습의 원리를 자세히 학습할 수 있는 강의입니다.

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.

나만의 AI 자율주행 차를 만들어보세요! AI와 강화학습에 대해 가장 재미있고 빠르게 배울 수 있는 강의입니다. 본 강의는 DeepRacer 대한민국 랭킹 1위 개발자가 제작하였습니다.

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.

엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!