AI Agent with LangGraph version 1 기초부터 고급까지
당근먹는토끼
이 강의는 ChatGPT가 단순한 대화형 AI에서 벗어나 실제 업무를 수행하는 지능형 AI Agent로 발전하는 모든 과정을 다룹니다. LangChain, LangGraph, LangSmith 세 가지 핵심 프레임워크를 활용하여 실무에서 바로 사용할 수 있는 AI Agent를 직접 만들어보니다.
초급
인공지능(AI), ChatGPT, LLM
🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。
受講生 228名
非パーソナライズ推薦アルゴリズムに関する概念および実装
パーソナライズ推薦アルゴリズムに関する概念および実装
非パーソナライズ、パーソナライズアルゴリズムおよび多様性が反映されたレコメンデーションシステムについての動作原理および実装
学習対象は
誰でしょう?
推薦システムの原理および実装にご興味のある方
複雑な数式や理論中心の説明よりも、直接推薦システムを実装することに関心がある方
全12の多様で実用的な例を通じて、推薦システムを学びたい方
単純なレコメンドアルゴリズムではなく、多様性が反映されたレコメンドシステムを構築したい方
前提知識、
必要でしょうか?
Python, 初心者でも無理なく理解でき、学ぶことができる言語
Pandas、データを分析し、処理することができるライブラリ
Google Colab、クラウドベースの実習環境(GPUも使用可能)
266
受講生
5
受講レビュー
1
回答
4.6
講座評価
2
講座
안녕하세요, 강의를 맡은 조경원입니다.
저는 중소기업부터 대기업까지 다양한 산업 환경에서 웹 개발, 인공지능(AI), 그리고 AWS 인프라 구축 등 폭넓은 실무 경험을 쌓아왔습니다.
이러한 경험을 바탕으로 2022년부터는 오프라인에서 AI 분야의 강의를 진행하며, 실무와 이론을 연결하는 교육을 이어오고 있습니다.
全体
25件 ∙ (8時間 59分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 推薦システム講座紹介
03:46
2. 1. 推薦システムとは?
08:51
3. 推薦システム分類
06:23
4. 類似度
06:55
5. 非個別化推薦アルゴリズム
11:50
6. パーソナライズド推薦アルゴリズム
19:26
8. 評価点予測に基づく評価指標
11:52
9. ランキングベースの評価指標
11:07
10. 多様性に基づく評価指標
07:46
全体
4件
4.5
4件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
추천시스템에 대해 기초부터 실습까지 체계적으로 배우고 싶어 신청하였습니다. 강의는 추천시스템의 기본 개념(콘텐츠 기반, 협업 필터링 등)부터 최신 딥러닝 기반 방법까지 체계적으로 구성되어 있었고, 실제 코드 실습도 병행되어 이론과 실습을 동시에 익힐 수 있었습니다. 특히, Matrix Factorization과 LightFM, 딥러닝 기반 추천 모델을 직접 구현해보는 과정이 인상 깊었고, Kaggle 실전 예제는 실무에 큰 도움이 되었습니다. 강사님의 설명이 명확하고 실습 코드도 꼼꼼하게 준비되어 있어 부담 없이 따라갈 수 있었습니다. 추천시스템을 처음 배우는 분들이나, 실무 적용을 준비하는 분들에게 강력히 추천합니다!
受講レビュー 609
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平均評価 4.9
受講レビュー 31
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平均評価 4.9
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
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