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보고서를 쓸 때마다 막막하지 않으신가요? 무엇을 써야 할지 몰라 시간을 허비하고, 논리가 정리되지 않아 몇 번이고 수정하며, 결국 마감 직전에 겨우 완성하는 경험. 많은 직장인과 학생들이 반복하는 일상입니다. ChatGPT를 사용해보았지만, 단순히 문장을 대신 써주는 수준에 그쳐 “그럴듯한 글”은 나와도 “성과를 만드는 보고서”는 완성되지 않습니다. 이 강의는 다릅니다. ChatGPT를 업무 대행 도구가 아니라, 당신의 기획력을 증폭시키는 전략 파트너로 활용하는 방법을 알려드립니다. ✔ 문제 정의를 명확하게 구조화하는 법 ✔ 논리 흐름을 설계하는 프레임워크 적용법 ✔ 데이터를 근거로 설득력을 강화하는 방법 ✔ 성과 중심 보고서로 업그레이드하는 전략 강의를 듣는 동안 실제로 자신의 업무 보고서 하나를 완성하게 되며, 단순 이론이 아닌 즉시 결과로 이어지는 실전 경험을 제공합니다. 또한 최신 기능인 Canvas와 파일 업로드 분석 기능까지 활용하여, 빠르게 진화하는 생성형 AI 환경에서도 뒤처지지 않는 AI 리터러시를 갖출 수 있도록 돕습니다. 이 강의를 수강한 후, 보고서 작성 시간은 줄어들고, 논리는 더 단단해지며, 성과는 더 선명해집니다. 보고서가 더 이상 부담이 아닌, 당신의 역량을 증명하는 무기가 되는 순간을 경험해보세요.

**"AI 철학 - 인공지능 시대의 윤리와 도전"**은 인공지능(AI)의 발전과 그것이 인간 사회와 문화에 미치는 영향에 대한 윤리적, 철학적 탐구를 다룬 주제입니다. 이 주제는 단순히 기술적 발전을 넘어서, AI가 인간의 삶에 어떻게 영향을 미치고, 그에 따라 우리가 어떤 윤리적 결정을 내려야 하는지에 대해 깊이 있는 논의를 합니다.

AI가 브라우저를 직접 열고 셸 스크립트를 작성하여 서버 문제를 해결한다면 어떨까요? 윈도우와 리눅스를 넘나들며 OpenClaw로 구현하는 실전 자동화 노하우를 통해, 복잡한 설정 없이도 나만의 강력한 원격 개발 환경을 완성하는 최단 경로를 안내해 드립니다.

이 강의는 AI를 쓰고는 있지만, 어디까지 믿고 써야 할지 헷갈리는 사람을 위해 AI를 일이나 작업 과정에 과하지 않게, 그러나 실제로 도움이 되게 사용하는 방법을 다룹니다. 전문적인 개발 지식이나 복잡한 도구를 전제로 하지 않고, 누구나 자신의 작업 흐름 속에서 AI를 어떻게 활용하면 좋은지에 초점을 맞춥니다. 프롬프트를 복잡하게 작성하는 법보다, **어떤 순간에 AI를 써야 하고 언제는 쓰지 않는 게 나은지**, AI의 결과를 그대로 믿지 않고 **확인하고 다듬는 사고 방식**을 중심으로 설명합니다. 이 강의를 통해 AI를 모든 것을 대신해 주는 자동화 도구가 아니라, 함께 생각을 정리하고 작업을 보조해 주는 **실용적인 파트너**로 활용하는 기준을 익히게 됩니다.

구글 드라이브를 넘나들며 일하는 Gemini 에이전트! 압도적인 생산성으로 구글 AI 실무의 마침표를 찍으세요.

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

<머신러닝, 핵심만 빠르게!>(인사이트, 2025)를 바탕으로 머신러닝 이론과 실전 예제를 다루는 강의입니다.

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

컴퓨터의 과학적인 사고 방식을 활용한 컴퓨팅 사고력을 배워보자! 직장 내 업무나 실생활에서 컴퓨팅 사고력에 기반한 활용 방안을 구상해 보아요!

회사에서 자주 쓰이는 IT 용어와 시스템 구조를 비전공자도 한 번에 이해할 수 있도록 설명하는 강의입니다. 서버, 데이터베이스, API, 보안, 클라우드까지 개별 용어가 아닌 회사 IT 구조의 흐름으로 이해할 수 있도록 구성했습니다. IT 회의와 업무에서 더 이상 용어 때문에 막히지 않도록, 실무에 바로 도움이 되는 IT 기초 역량을 만들어 드립니다.

1. 국내 유일 공인 AI 국가공인자격증, AICE Associate 합격을 위한 실습 중심의 강의 2. 파이썬 기반으로 데이터분석과 AI 모델링을 할 수 있는 단계까지 학습.

당신의 아이디어를 단 몇 분 만에 아름다운 프레젠테이션으로 바꿀 수 있습니다. 슬라이드 디자인에 더 이상 몇 시간씩 고민할 필요가 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.

<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>(길벗, 2025)의 깃허브 노트북과 보너스 콘텐츠를 다루는 강의입니다. 깃허브: https://github.com/rickiepark/llm-from-scratch/ <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM>은 세바스찬 라시카(Sebastian Raschka)가 쓴 베스트셀러 <Build a Large Langauge Model (from Scratch)>(Manning, 2024)의 번역서입니다. 이 책은 오픈AI가 만든 GPT-2 모델을 밑바닥에서부터 시작해서 완전한 모델을 만들어 보면서 대규모 언어 모델의 작동 원리를 배우고 활용하는 방법을 제공합니다.

AI와 자동화 도구를 활용해 나만의 전자책을 효율적으로 제작하는 완전한 워크플로우를 배웁니다. Marp를 활용한 슬라이드 제작부터 Pandoc으로 PDF/EPUB 변환, MySQL 데이터베이스 관리, 커버 디자인, 출판 준비까지 실무에서 바로 적용할 수 있는 체계적인 제작 과정을 단계별로 안내합니다.

딥러닝은 복잡한 함수의 조합으로 이루어진 신경망을 통해 데이터를 학습하는 기술입니다. 이 강의에서는 딥러닝의 핵심 개념을 수학적으로 이해하고, 이를 행렬 연산 관점에서 분석해봅니다. 특히 Python의 NumPy 라이브러리를 활용하여, 딥러닝의 순전파와 역전파 과정을 직접 구현해보며 파라미터가 어떻게 업데이트되는지 시각적으로 살펴봅니다. 복잡해 보이던 신경망 구조도 행렬 연산으로 풀어내면 명확해집니다. 이 강의는 코딩보다 개념 이해에 중점을 두고, 딥러닝의 원리를 수학적으로 직관적으로 익히고자 하는 학생들에게 적합합니다.

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.

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.

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.