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랭그래프(LangGraph)로 구현하는 검색증강생성(RAG) 지능형 AI 에이전트! 이론부터 실전까지, 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 핸즈온 튜토리얼입니다.

본 강의는 Kaggle의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신 러닝 모델을 구현을 통해, 여러분을 실전적인 머신 러닝 구축 전문가로 한단계 실력을 업그레이드 할 수 있도록 만들어진 강의 입니다.

이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.

Langchain 온라인 강의를 통해 최신 대용량 자연어 처리 기술(LLM)의 선구자가 되세요! 이 강의는 여러분의 커리어를 한 단계 업그레이드할 실용적인 스킬과 혁신적인 지식을 제공합니다. #LangChain #LangGraph #LangSmith #MCP

강사가 처음 머신러닝을 익혔을 때, 실패했던 경험을 바탕으로, 쉽게 머신러닝을 이해하고, 실제 문제에 적용할 수 있도록 기존 강의와 다르게, 새롭게 꾸민 강의입니다

지루한 문법부터 소개하는 강의는 그만! 일단 활용부터 하고 보는 파이썬 실전 응용 예제들

스파크(Spark) 머신러닝의 핵심 Framework에 대한 이해, 난이도 높은 실전 문제를 통한 SQL 기반의 데이터 가공, 업무 도메인 분석을 통한 데이터 분석과 최적화된 머신러닝 모델 구현 능력까지, 대용량 데이터 기반에서 머신러닝 전문가로 인정 받고 싶다면 이 강의와 함께 하십시요.

다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.

커피 한잔 가격으로 즐기는(?) 공식문서에서 핵심만 뽑아온 LangChain 기본 강의입니다. 본격적인 개발에 들어가기 전 LangChain 문법과 친해지세요!

대기업 AI Agent 담당자의 노하우를 가득 담은 LangGraph. 현업에서 얻어맞으면서 습득한 지식을 전달드립니다

실리콘밸리 GenAI 해커톤 우승자에게 배우는 RAG. 현업 노하우를 가득 담았습니다

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

OpenAI API와 함께 미래를 그려보세요! OpenAI는 인공지능 분야의 선두주자로, 항상 최첨단 기술을 제공합니다. GPT-4 기반의 OpenAI API는 인간과 같은 대화를 가능하게 해주어 여러 분야에 적용할 수 있는 놀라운 역량을 발휘합니다.

파이썬을 활용하여 텔레그램 봇, 슬랙 봇, 카카오톡 챗봇, 디스코드 봇을 다양한 예제를 통해 각 서비스의 특징과 봇을 구현하는 방법에 대해 알아봅니다.

초급자를 위한 쉬운 설명과 다양한 실습 프로젝트 중심으로 구성된 강의입니다. 웹 크롤링과 LangChain 도구로 데이터를 수집하고, LLM 활용하여 요약, 추출, 감성 분석, 추천 시스템을 다룹니다.

파이썬 기본 문법과 라이브러리를 활용해서 나만의 AI 챗봇을 직접 만들어 보세요. PDF 문서 기반의 RAG 등 5개의 프로젝트를 단계별로 수행하고, 웹 서비스로 배포하는 과정을 학습합니다.

딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)

본 강의는 추천시스템의 기본개념부터 딥러닝 적용원리까지 다룹니다. 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 하이브리드 추천 시스템 등 다양한 추천 알고리즘을 배우며 추천 서비스 개발을 위한 실무역량을 키워보세요!

데이터의 바다에서 길을 찾고, 인공지능의 미래를 탐험하세요. 이 강의는 빅데이터와 인공지능(AI)이라는 두 개의 거대한 테크놀로지의 흐름을 탐구하고, 이들이 어떻게 우리의 삶과 업무에 혁신을 가져오고 있는지를 살펴봅니다.

웹 개발자라면 누구나 알고 있는 JavaScript, 이제 이 강력한 언어로 머신러닝의 세계를 탐험해보세요! 이 강의는 JavaScript와 함께 강력한 머신러닝 라이브러리인 Tensorflow.js를 활용하여 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는 방법을 배웁니다. 웹 기반의 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 모든 기술을 단계별로 안내합니다. 이 강좌를 통해 학습자는 머신러닝의 핵심 원리를 체계적으로 이해하게 됩니다. 더불어, 자바스크립트와 Tensorflow.js API를 활용한 딥러닝 모델의 개발 방법 및 사전 훈련된 모델을 기반으로 하는 전이 학습(Transfer Learning) 활용법과, 이 모든 지식이 브라우저 환경에서 상호작용적으로 적용되는 법을 배우게 됩니다.