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머신러닝의 주요 알고리즘과 딥러닝을 이해하고, 인공지능을 알아가보자!

LLM 활용을 위한 필수 개념부터 RAG까지, TypeScript로 배우는 LangChain 기본기

딥러닝 라이브러리 없이 바닥부터 알고리즘들을 구현하며 원리를 제대로 파헤쳐 봅시다 :)

자연어처리 컨퍼런스 <Langcon 2024> 발표 세션 영상입니다

머신러닝을 처음 접하시는 분들에게 공부 방향성과 기초 개념을 확실히 잡아드립니다.

OpenAI API 하나만으로 시작하는 1시간 무료 입문 강의입니다. Responses API, JSON 응답 처리, validation, idempotency, logs까지 핵심만 빠르게 익히고, 외부 서비스 키 없이도 바로 테스트 가능한 실전형 백엔드 흐름을 배웁니다.

AI는 더 이상 개발자나 전문가만의 도구가 아닙니다. 이미 학생, 취준생, 직장인, 기획자, 개발자까지 모든 직무에서 “AI를 쓰는 사람 vs 안 쓰는 사람”의 격차가 벌어지고 있습니다. 이 강의는 ✔️ AI를 대체 기술이 아닌 나의 생산성을 폭발시키는 도구로 쓰는 법 ✔️ 실제로 업무·공부·취업·기획·개발에서 바로 써먹는 프롬프트 ✔️ “AI 써봤는데 별로던데?”라는 사람을 AI 고수로 바꿔주는 사고방식 을 중심으로 구성된 실전형 생존 가이드입니다. 단순한 기능 설명이 아니라, 👉 AI 시대에 어떤 사람만 살아남는지 👉 그 사람이 실제로 AI를 어떻게 쓰는지 를 제 경험과 사례 중심으로 알려드립니다.

이 강의는 Notion API의 기초를 다지고, AI(Claude)를 연동하여 노션을 자동화하는 Notion MCP 활용법을 배우는 과정입니다. API 공식 문서를 따라 블록, 페이지, 데이터베이스를 직접 제어하는 방법을 익히고, 최종적으로는 자연어 명령어(프롬프트)만으로 데이터베이스를 생성하고 텍스트 파일 내용을 분석해 자동으로 페이지를 추가하는 실전 프로젝트를 완성합니다.

비침습적 뇌파 기반 Brain-Machine Interface(BMI)의 핵심 개념과 Motor Imagery 기반 신호 처리 과정을 이해하는 입문 강의입니다. EEG 신호의 기본 원리부터 Motor Imagery 실험, 데이터 처리, 그리고 실제 BMI 시스템이 어떻게 동작하는지 전체 흐름을 쉽게 설명합니다.

데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 그 판단 근거와 의사결정 과정을 명확하게 설명하는 능력을 기르게 된다. 또한 단일 모델의 성능에만 집중하는 것이 아니라, 머신러닝 워크플로 전체의 완성도와 신뢰성을 평가하는 파이프라인 관점의 사고를 갖추게 된다. 아울러 오류가 발생했을 때 그 원인을 역추적하고 개선 방향을 도출하는 문제 해결 능력을 강화하며, 엔드투엔드 프로젝트 수행 경험을 통해 현업에 즉시 적용 가능한 실무형 ML 파이프라인 역량을 습득하게 된다.

데이터분석가로 성장하고 싶은 스타터 분들을 위한 파이썬 기본 강의입니다. - 데이터 분석을 하고 싶지만 파이썬을 모르는 분 - 파이썬으로 머신러닝 배우고 싶은 분 - 빅데이터 분석기사 실기 시험을 준비하는 분 - 파이썬으로 머신러닝 기반 애플리케이션을 개발하고 싶은 분

OpenCV는 영상처리, 3D 구성, 추적, 기계학습, 인식 그리고 딥러닝까지 유용한 기능이 아주 많습니다. 그리고 상업적인 사용까지 무료입니다. 정말 멋진 Library 죠?

홍콩과기대 김성훈 교수님의 "모두를 위한 딥러닝" 강좌 두번째 시즌으로 '강화학습' 에 대해 학습해 봅니다.

더 많은 분들이 머신 러닝과 딥러닝에 대해 더 이해하고 본인들의 문제를 이 멋진 도구를 이용해서 풀수 있게 하기위해 비디오 강의를 준비하였습니다. 더 나아가 이론에만 그치지 않고 최근 구글이 공개한 머신러닝을 위한 오픈소스인 TensorFlow를 이용해서 이론을 구현해 볼수 있도록 하였습니다.

- 저는 4년차 AI 스타트업을 운영하는 Research Engineer/AI PM 입니다. - 이 영상은 인공지능을 "지금", "2026년"에 공부를 시작하려는 분들을 위한 강의입니다. - 대학생 친구들을 보다보면 인공지능을 어떻게 시작해야하는지 감도 못잡는 친구들이 많습니다. - 본 강의를 듣고나서 인공지능을 공부하기 시작할 수 있다면 좋겠습니다. - 참고로, 본 강의는 "내 업무에 AI 활용" 혹은 "GPT를 이용한 수익화 방법 시작하기" 이런 강의가 아닙니다. - 학생, 대학원생, 혹은 개발자 분들이 인공지능을 공부하고싶을 때 어떻게 시작하면 좋을지에 대한 영상입니다.

딥러닝의 근간이 되는 이론들의 컨셉을 정확하게 직관화할 수 있게 도와드립니다.

본 강의에서는 Microsoft 365 생태계의 스마트한 업무 파트너인 M365 Copilot을 중심으로, 보안과 저작권이 보호된 환경에서 AI를 활용해 업무 혁신을 실현하는 방법을 다룹니다. Copilot의 주요 기능과 다양한 Microsoft 365 서비스와의 연계 활용 방안을 소개하며, 정확하고 효과적인 답변을 이끌어내기 위한 프롬프팅 기법 또한 함께 제시합니다.

“AI에게 묻고 답만 받는 시대는 끝났습니다.” 이제는 AI가 스스로 행동합니다. 메일을 읽고, HR 시스템에서 남은 연차를 확인하고, 회의 일정을 잡고, 사내 문서를 뒤져 정보를 요약하며, 필요한 이미지와 링크를 정리해주는 ‘실행형 AI 에이전트’가 등장했습니다. 놀라운 건, 이 모든 걸 개발자가 아니어도 만들 수 있다는 점입니다. Azure AI Agent 플랫폼과 Microsoft의 최신 프레임워크(Semantic Kernel, AutoGen 등)를 활용하면, 이제 누구나 코딩 없이도 실제 업무에 투입 가능한 멀티 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다. “일하는 AI”, “연결된 AI”, “스스로 판단하고 움직이는 AI”를 직접 만들어보세요. 미래는 더 이상 먼 얘기가 아닙니다. 지금 여러분의 손끝에서 시작됩니다.

Python을 배우려고 한다면 이 강의에 주목!!! 무려 공짜~ 정식 과목 수강이나 개인 학습 이전에 꼭 선행 학습 용도로 권장 드립니다.

머신러닝을 무시하거나 무서워 할 필요가 없습니다. 머신러닝은 쉽지만 머신러닝을 어디에 적용할지를 고민합시다. 자바의 머신러닝 확대 방향은 현재 Python,R 강세 대비 향후 iOs 와 같이 Python,R과 Java 의 양립 예상됩니다. 도메인전문가와 IT 종사자간 DIKW 협업체계 구축하는 것이 이 강의의 목적입니다.