Trí tuệ nhân tạo thú vị - Khái niệm -

AI 활용을 위한 실전 필수 역량, 프롬프트 엔지니어링 올바르고 정확한 프롬프트를 통해 업무 생산성을 강화하고 비즈니스의 경쟁력을 강화할 수 있는 핵심 역량을 학습해 보세요.

AI 시대! 창의적 콘텐츠 제작은 직장인의 경쟁력입니다. 10년 차 직장인이 알려주는 현업에 바로 쓸 수 있는 Contents Create Skill

파이썬 알고리즘 노하우 대! 공! 개! 파이썬 프로그래밍을 마스터 하고 싶은데, 이해하기 어려울 때! 매번 포기하게 되는 프로그래밍은 이제 그만!! 프로그래밍 전문 강사의 실전 예제를 통해 파이썬 프로그래밍 알고리즘 개념을 이해하고 전문가가 되어보자!

이제 로봇과 함께 일하는 시대가 왔다? 앞으로 RPA 활용 능력은 엑셀만큼이나 직장인에게 꼭 필요한 역량으로 여겨질 수 있는데요. 단순 반복 업무는 RPA 로봇에 맡긴다면, 보다 생산적으로 업무에 몰입하실 수 있어요.

[똑똑한 사람은 어떻게 생각하고 질문하는가] 저자가 쉽게 풀어주는 강의! 생성형 AI의 시대, 제대로 된 질문이 정답보다 중요합니다.

HIPS : Human Intelligence Problem Solving, AI가 모든 것을 대체할 듯하지만 복잡한 문제를 재구성하고 통찰하는 능력은 고유한 인간의 몫입니다. AI를 능동적으로 활용하며, 인간 고유의 문제 해결 역량을 발휘하는 방법을 제시합니다.

ChatGPT에게 받는 맞춤형 일대일 파이썬 코딩 과외! 코드를 읽고 쓸 수 있는 힘, 코딩 리터러시(Coding literacy) 역량을 키워보셔요!

일머리 생기는 생성형 AI 실무력 장착 코스! 업무 자동화, 보안·윤리까지 싹 다 챙겨드립니다

프로그램 개발자 출신의 경영학자이자, 창의적 조직 HR 전문가인 [AI 리더십] 저자가 쉽게 풀어주는 강의

본 과정은 "AI가 훔쳐간 인문학" 이라는 도서를 바탕으로 한 콘텐츠로 인공지능 시대 인간의 역할과 존재를 재조명하고, 인공지능과 인간의 관계를 심도있게 탐구합니다.

제한된 근무 시간 속에서 업무 효율성을 높이는 순서의 재조정 줄어드는 근무 시간에 맞춰 생산성은 높여야 하는 시대에서 업무 순서를 재조정하여 개인의 업무 역량 향상과 더불어 조직 전반의 성과 향상에 도움을 드리겠습니다.

일잘러, 일명 하이퍼포머가 되고 싶다면 정확한 목표설정과 철저한 성과관리가 필수입니다. 어떻게 성과관리를 실행해야 할지, 성과를 높이는 방법은 무엇인지, 효과적인 성과관리 프로세스를 소개하고 기본기부터 탄탄하게 다질 수 있도록 안내합니다.

말이 곧 경쟁력이 되는 시대! 당신은 일을 못하는 게 아니라, 말을 못하는 겁니다. 대화의 기초부터 프레젠테이션 방법까지, 누구라도 ‘말잘러’가 될 수 있습니다.

지금은 바야흐로 생성형 AI의 시대! 단순히 최신 기술을 사용하는 것 뿐만 아니라 핵심원리를 파악해 생성형 AI를 나의 일상에 활용할 수 있는 지식과 경험을 습득해 보세요!

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

데이터 과학의 핵심은 방대한 데이터를 체계적으로 분석하는 능력을 지닌 인간을 잘 모방하는 것! 해당 과정을 통해 데이터 과학의 기본이 되는 과학적 모델링을 이해하기 위한 기초적인 수학 지식을 리마인드 할 수 있습니다.

HTML을 읽어준다? 그것도 생활 속 에세이로? 소설책 읽듯 재미있는 이야기로 막힘없이 술술 이론을 익히고 내가 원하는 웹사이트를 프로토타입으로 만들 수 있게 됩니다

우리는 많은 플랫폼 안에서 생활하고 있습니다. 기업은 플랫폼 안에서 고객과 소통하고, 지속적으로 전략과 디지털 비즈니스 모델을 수정하고 발전시키며 서비스를 제공하고 있습니다. 디지털 플랫폼 시대에 적합한 전략을 수립하고 나의 업무에 디지털 혁신을 만들어보는 시간을 가져요!

웹3.0은 인공지능, 블록체인과 같은 첨단 기술들이 주축이 되어 경제적 구조, 사회, 그리고 문화에 대한 광범위한 변화를 불러올 것입니다. 웹3.0의 핵심 기술을 이해하고, 관련 비즈니스 모델과 업무 방식을 신속하게 파악하는 것은, 개인 및 기업이 미래를 선도하는 중요한 첫 발걸음이 될 것입니다.

AWS 클라우드, 왜 보안을 배워야 하는가? 클라우드 사용이 일반화되어 있는 지금, 클라우드 사용에 제일 기본이 되어야 하는 게 무엇일까요? 바로 보안입니다. 클라우드에 저장된 데이터에 무단 침입하는 액세스와 누출을 막지 못한다면 나와 회사가 맞닥뜨릴 손해는 이루 말할 수 없겠죠? 이러한 사고를 막을 수 있도록 아마존의 AWS 클라우드를 사용하기 위한 기초 보안 지식을 알려 드립니다.

인공지능, 나도 한 번 만들어보고 싶지 않나요? 자율주행차, 챗봇, AI스피커등 우리 현실 속 많은 인공지능 제품들이 어떤 원리로 작동하고, 어떻게 만들 수 있는지 궁금하지 않으셨나요? 노코드와 로우코드로 따라하다보면 쉽게 인공지능을 만들어 볼 수 있습니다.

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

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

본 강좌는 AI 기술을 처음 접하는 학습자도 쉽게 이해하고 따라 할 수 있도록 구성된 입문 과정입니다. 강의를 통해 AI 플랫폼의 기본 개념과 사용 방법을 익히며, 다양한 AI 도구를 활용해 이미지를 직접 생성하는 실습을 진행합니다. 이 과정을 마치면 AI와 한층 가까워지고, 창의적인 아이디어를 시각적으로 구현할 수 있는 AI 이미지 제작 역량을 갖출 수 있습니다.

본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

본 강좌는 AI 플랫폼에 대한 기초부터 실습까지 다루며, AI 이미지 생성 기술을 익힐 수 있는 과정입니다. 학습자는 AI의 기본 개념을 이해하고, 다양한 도구와 기술을 활용하여 AI 이미지를 생성하는 능력을 키울 수 있습니다. 이 과정을 통해 AI 분야에 대한 이해도를 높이고, 실전에서 AI 이미지를 직접 생성하는 방법을 배울 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 :)

빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.

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.

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

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챗지피티(ChatGPT) 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 이론 중심으로 설명합니다.

이 강의를 통해 수강생은 다양한 강화학습의 이론을 학습하고 이를 직접 구현해 볼 뿐만 아니라 유니티 머신러닝 에이전트를 이용하여 구현한 강화학습 알고리즘을 테스트해볼 강화학습 환경까지 직접 제작해볼 수 있습니다.