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AWS Certified AI Practitioner 기출문제 풀이 과정은 자격증 합격을 위한 핵심 요약 과정입니다. 먼저, AI/ML 및 생성형 AI의 기본 개념을 빠르게 복습하고, 시험에 자주 나오는 AWS의 주요 AI 서비스(예: SageMaker, Rekognition, Polly 등)의 기능과 사용 사례를 학습합니다. 이를 바탕으로 다양한 실제 문제 상황에 어떤 AI 솔루션이 적합한지 판단하는 연습을 하며, AI 모델의 책임감 있는 사용과 데이터 보안 관련 내용도 다룹니다. 마지막으로, 기출문제 유형별 풀이 전략을 익히고 실전 모의고사를 통해 시험에 대비합니다. 이 과정을 통해 짧은 시간 안에 효율적으로 시험을 준비할 수 있습니다.

<대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!>(인사이트, 2025)를 바탕으로 LLM의 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

이 강의는 크리에이터들이 AI 콘텐츠 제작에서 흔히 겪는 문제들인 일관성 없는 캐릭터, 난해한 프롬프트, 예측 불가능한 결과물을 극복할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 실제 워크플로우와 실무 사례를 바탕으로, Google Gemini 3, Nano Banana, VEO 3.1을 활용한 대화형 AI 제작 과정을 단계별로 안내합니다. 학생들은 길고 복잡한 프롬프트에 의존하는 대신 AI를 창의적인 파트너로 대하며 소통하는 법을 배우고, 이를 통해 이미지, 비디오, 오디오 및 인터랙티브 애플리케이션을 정밀하게 제어할 수 있게 됩니다. 실습 프로젝트와 실제 예시, 최적화된 워크플로우를 통해 영화 수준의 AI 비디오 생성, 일관된 AI 캐릭터 제작, 앱 및 게임 개발 방법을 학습합니다. 또한 프롬프트 엔지니어링과 JSON 워크플로우를 활용하여 무료 또는 접근이 제한된 도구만으로도 전문적인 결과물을 효율적으로 만들어내는 노하우를 습득하게 됩니다.

본 AI Literacy와 Transformation Series (1)는 다음 내용을 강의 합니다. 1. AI 시대 데이터센터 냉각 혁신 어떤 문제: 최신 AI 칩(GB200 등)의 폭발적인 전력 소비로 인해 기존의 공기 냉각 방식이 한계에 부딪혔으며, 이는 AI 성능 저하와 막대한 운영 비용 문제로 이어집니다,. 어떻게 해결: 후면 도어 열교환기(RDCH), 직접 칩 냉각(DTC), 액침 냉각 등 혁신적인 액체 냉각 기술을 제시합니다. 또한, 누설 전류까지 예측하는 지능형 제어 시스템과 폐열을 지역 난방에 재활용하는 순환 경제 모델을 통해 효율성과 지속 가능성을 동시에 확보하는 전략을 전수합니다. 2. AI 패러독스: 뇌를 깨우는 사고력 강화 어떤 문제: AI에게 생각을 외주화하는 인지적 오프로딩' 현상으로 인해 현대인의 분석적 사고력과 문해력이 급격히 퇴화하는 '인지 부채' 문제가 발생하고 있습니다. 어떻게 해결: AI를 단순한 정답 도구가 아닌 '인지적 헬스장'의 도구로 재정의합니다. 비평·연구·합성 에이전트를 활용해 스스로 먼저 생각하게 만드는 시스템을 구축하고, 수동적인 승객이 아닌 방향을 결정하는 '조타수'로서의 초인지 능력을 강화해 드립니다. 3. AI 메모리 위기: 차세대 아키텍처 설계 어떤 문제: AI가 요구하는 단기 기억 저장소(KV 캐시)의 크기는 폭발적으로 늘어나는데, 비싸고 용량이 작은 **HBM만으로는 이 데이터 파도를 감당할 수 없는 물리적 한계에 직면했습니다,. 어떻게 해결: HBM, D램, CXL 등을 결합한 '이기종 메모리 드림팀' 구축 전략을 제시합니다. 단일 부품의 성능이 아닌, 용량과 비용의 균형을 맞추는 스마트한 시스템 아키텍처 설계 역량을 전수하여 기업의 총소유비용(TCO)을 획기적으로 낮추는 해법을 제공합니다. 4. 팔란티어 온톨로지: 실행하는 데이터 지능 어떤 문제: 데이터는 넘쳐나지만 파편화되어 있어 실제 의사 결정과 실행으로 이어지지 못하는 '데이터의 무덤' 문제가 기업의 혁신을 가로막고 있습니다. 어떻게 해결: 물리적 자산을 디지털에 매핑하는 '온톨로지' 엔진을 통해 데이터에 맥락과 의미를 부여합니다,. 분석 결과를 운영 시스템에 즉시 반영하는 '액션 타입(실행 능력)'을 통해 현업 담당자가 IT 부서 도움 없이 직접 비즈니스를 지휘하는 데이터 민주화를 실현해 드립니다. 5. 거대한 재배선: AI 인텔리전스 스택 전략 어떤 문제: 인터넷 시대의 '결정론적 계산' 방식에서 AI 시대의 '확률적 예측' 방식으로 기술 패러다임이 근본적으로 바뀌면서, 기존 비즈니스 구조가 통째로 흔들리고 있습니다. 어떻게 해결: 반도체부터 애플리케이션까지 이어지는 '5단계 인텔리전스 스택' 지도를 통해 변화의 실체를 규명합니다,. AI 기능을 직접 만들 것인지(Build) 살 것인지(Buy) 결정하는 전략적 의사 결정 프레임워크를 제공하여 자율 운영 기업으로 나아가는 로드맵을 그려 드립니다. 6. 까먹는 AI: 피드백을 통한 잠재력 극대화 어떤 문제: 새로운 정보를 배우면 기존 지식을 잊어버리는 AI의 '치명적 망각' 현상과, 일방적인 명령으로 인해 AI의 성능이 제대로 나오지 않는 소통의 문제가 있습니다. 어떻게 해결: AI에게 명령하는 대신 '코칭'과 예시(샘플) 중심의 대화법을 익히게 합니다. AI의 행동 변화 충격(KL 발산)을 최소화하는 점진적 피드백 기술을 통해, AI가 기존 지식을 유지하면서도 새로운 능력을 습득하게 만드는 과학적인 훈련 파트너가 되는 법을 전수합니다. 7. 엔지니어링 재무 지능(Financial Intelligence) 어떤 문제: 과거의 장부 기록과 규제 준수에만 머물러 있는 재무 시스템으로는 불확실성이 가득한 미래의 자본 배분을 최적화할 수 없습니다. 어떻게 해결: 생성형 AI를 활용해 실시간으로 수천 개의 변수를 연산하는 '동적 시나리오 기획(워게임)' 체제로 전환합니다,. 단순 수치를 전략적 신호로 변환하는 '파이낸셜 LLM' 활용법을 통해, CFO가 단순 관리자를 넘어 기업 가치를 설계하는 전략적 아키텍트로 거듭나도록 돕습니다.

수식 한 개, 코드 한 줄 없이 인공지능 개발과 활용에 필요한 기초 통계의 본질을 꿰뚫습니다.

실습보다 이론과 맥락에 집중하여, 딥러닝을 깊이 있게 정리하고 큰 그림을 잡고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다. 딥러닝의 뿌리가 되는 수학·통계적 배경을 쉽게 이해할 수 있으며, 현대 딥러닝의 주요 모델인 AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo 등의 원리를 개발자 관점에서 직관적으로 해석해 드립니다.

100회 이상 진행한 딥러닝 교육 경험을 바탕으로, 수강생들이 가장 많이 어려워했던 핵심 기초 이론을 체계적으로 정리한 강의입니다. 이 강의는 비전공자도 이해할 수 있도록 수학적 직관, 모델 학습 원리, 코드 구현을 단계적으로 연결해 설명하며, 단순한 라이브러리 사용법이 아닌 AI 모델이 학습되는 근본 구조와 작동 원리를 깊이 있게 다룹니다. 경사하강법, 오차 함수, 최적화, 퍼셉트론, 다층 신경망, 오차역전파 등 딥러닝의 핵심 기초 기술을 직접 수식과 코드로 구현해 보면서, AI 원리를 이해하는 실력 있는 엔지니어로 성장하도록 설계된 실전형 입문 과정입니다.

왜 Attention이 필요했는지, 그리고 어떻게 동작하는지 ‘코드로 직접 구현하며’ 이해합니다. 이 강의는 RNN과 Seq2Seq 모델의 구조적 한계에서 출발하여, 고정된 컨텍스트 벡터가 만들어내는 정보 병목 문제, 장기 의존성 문제를 실험으로 검증하고 그 한계를 해결하기 위해 Attention이 어떻게 등장했는지를 자연스럽게 이어서 설명합니다. 단순히 개념을 소개하는 것이 아니라, RNN의 구조적 한계와 Seq2Seq의 정보 병목 문제를 직접 실험으로 확인하고, 이를 해결하기 위해 등장한 **Bahdanau Attention(가산적 어텐션)**과 **Luong Attention(점곱 어텐션)**을 하나씩 구현하며 그 차이를 명확하게 이해합니다. 각 어텐션이 어떤 방식으로 Query–Key–Value 관계를 형성하고, 가중치를 계산하는 과정에서 어떤 수학적·직관적 차이를 가지며, 왜 후대 모델로 이어질 수밖에 없었는지 그 특성과 진화 흐름까지 자연스럽게 연결됩니다. Attention이 문장과 단어를 어떻게 바라보고, 각 단어가 어떤 방식으로 중요도를 부여받아 정보를 통합하는지를 수식 → 직관 → 코드 → 실험이 하나로 이어진 형태로 학습합니다. 이 강의는 Transformer를 제대로 이해하기 위한 ‘기초 체력’을 쌓는 과정으로, Attention이라는 개념이 왜 혁명적이었는지, 그리고 이후의 모든 최신 NLP 모델(Transformer, BERT, GPT 등)이 왜 Attention을 핵심 구성요소로 삼는지를 깊이 있게 이해하게 됩니다. RNN → Seq2Seq → Attention으로 이어지는 흐름을 개념이 아니라 코드와 실험으로 체화하고 싶은 학습자에게 최적화된 강의입니다.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 실무에서 능숙하게 수행하기 위한 기본 이론과 실무 활용 능력을 동시에 기를 수 있도록 구성되었습니다. 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 흐름을 이해하고, 문제 정의 → 모델 설계 → 데이터 확보 및 전처리 → 특징 추출 → 모델 학습 및 검증까지 단계별 과정을 실습과 함께 경험하게 됩니다. 또한, 다양한 상황에서 최적의 AI 모델을 선정하고 관리하는 방법을 학습하여, 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 AI 실무 역량을 쌓을 수 있습니다. 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델링 프로젝트 전 과정을 체계적으로 이해하고, 이를 기반으로 데이터 기반 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다.

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

<200% 활용하는 챗 GPT 질문법>은 ‘챗 GPT에게 어떻게 질문해야 원하는 답을 얻을 수 있는가?’에 초점을 맞춘 실습형 콘텐츠입니다. 본 과정에서는 챗 GPT의 무료 버전을 기본으로 활용하고 있으며, 내용에 따라 일부 유료 버전도 함께 실습함으로써 학습자의 활용 환경에 맞춘 실습을 진행하고 있습니다. 본 과정을 통해 학습자는 챗 GPT에 좋은 질문을 하는 방법을 터득하고, 다양한 확장 프로그램을 실제로 사용하여 업무 활용성을 높일 수 있습니다.

AI 시대에 개발자가 가져야 할, 서비스를 기획하고 설계하는 사고력을 기르는 실전형 백엔드 강의입니다.

당신의 아이디어를 단 몇 분 만에 아름다운 프레젠테이션으로 바꿀 수 있습니다. 슬라이드 디자인에 몇 시간씩 고민할 필요가 이제 없습니다. GAMMA의 AI 기술을 사용하면 콘텐츠 제작 프로세스를 획기적으로 개선할 수 있습니다.

안녕하세요 여러분. 제 풀 AI 코스 2026: ChatGPT, Google Gemini, Midjourney, Firefly에 오신 것을 환영합니다. 제 강의에서는 모든 AI 도구에 대한 모든 것을 배우게 됩니다. 저는 이러한 AI 도구의 모든 기능에 대한 비디오 강의를 만들었습니다. 이 도구들의 모든 기능을 사용하는 방법에 대한 실제 실용적인 구현을 보실 수 있습니다.

프론트엔드 프로젝트를 미션 콘텐츠입니다. DevTime이라는 타이머 앱을 직접 구현해보면서 프로젝트 실습을 해볼 수 있도록 PRD 기획 문서, Figma 시안, API 엔드포인트를 제공합니다. 실제 서비스와 유사한 수준의 프로젝트를 구현해 보면서 그동안 학습한 지식을 완벽하게 자신의 것으로 만들어 보세요 🚀

완성도 높은 작품을 만드는 AI 디자인 비법 강의 누구나 사용할 수 있는 미드저니&포토샵 디자인을 바로 시작하세요

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.

세상을 바꾸는 AI의 모든 것을 단 4강으로 정복한다! 1강. 인공지능의 진짜 정체 AI는 마법이 아니다. 인간의 ‘지능’을 수식처럼 분석해 만든 디지털 두뇌! 똑똑한 척하는 인공지능의 핵심 구조를 낱낱이 파헤칩니다. 2강. 알고리즘, AI의 창의적(?) 사고법 고민하는 AI는 어떻게 해답을 찾을까? 바둑을 두고, 길을 찾고, 당신의 검색 결과를 예측하는 AI의 전략을 직접 만나보세요. 3강. AI 하드웨어, 상상을 현실로 만드는 엔진! 당신의 스마트폰 속 칩이 AI의 심장이다. CPU, GPU, TPU, 그리고 알 수 없는 그 이름들까지 전부 해부합니다. 4강. 머신러닝과 딥러닝의 대격돌! AI가 '배운다'는 건 대체 무슨 뜻인가? 고전적인 규칙 기반 AI에서, 요즘 핫한 챗GPT까지! 학습의 진화를 추적합니다.

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.

이 강의가 특별한 이유: 핵심 장점 • 직관적인 시각화: Pygame 2D 시뮬레이션으로 알고리즘 동작을 실시간으로 직접 확인 • 실제 구현 경험: 이론을 넘어 직접 코딩하며 자율 주행 알고리즘 체득 • 핵심 알고리즘 마스터: 다익스트라, 퓨어 퍼슈트, ICP 등 필수 알고리즘 집중 학습 • 단계별 심화 학습: 기초부터 SLAM까지 체계적인 난이도 구성 • Lidar 기반 SLAM: 미지 환경에서의 맵 구축 및 위치 추정 실습