Học máy, học sâu cơ bản với Python, Keras

C++ 언어의 기본 개념과 객체지향 개념을 배우면서 설계해보고, 구현해보고, 개발해보자!

파이썬을 활용해 기계학습 기술을 학습하고, 실제 데이터 정보 추출 방법 및 예측 모델 개발 능력을 향상해보자!

프로그래밍 기술, 알고리즘 기술, 통계 분석 기술에 대한 전문 역량을 함양해보자!

다양한 자료구조와 알고리즘을 학습하고, 프로그래밍을 통해 이를 구현하는 실습 능력을 길러보자!

사물인터넷(IoT)에 흥미있는 디지털 인재라면? 아두이노(Arduino)를 통해 사물인터넷에 입문해보자!

인공지능과 AI 윤리를 이해 및 학습하고, 자신의 전공 분야와 접목하여 인공지능 디지털 역량을 강화해보자!

ChatGPT, 생성형 AI를 활용해 창작자가 되어보자!

파이썬 프로그래밍 언어의 기본적인 내용을 학습함으로써 인공지능에 필요한 파이썬 코딩 능력을 습득해보자!

4차 산업혁명 시대를 선도하는 글로벌 리더 육성을 위한 기본 매너와 에티켓 및 커뮤니케이션 스킬 교육

Java 프로그래밍을 통해 객체지향 개념을 알고, 프로그램 설계 및 문제 해결 능력을 향상시켜보자!

AI를 바탕으로한 텍스타일 CAD의 이해를 통해 의류학의 기초 현장 지식과 패션 스페셜리스트의 능력을 키워보자!

리눅스 쉘&오픈소스 소프트웨어 환경에서 협업 방식으로 응용 프로그램을 개발을 경험해보고, 프로그램 코딩에 필요한 개발환경을 구축해보자!

고도화된 리테일 비즈니스에 맞는 데이터 분석을 이해하고, 산업에서 활용하는 툴 활용법을 익혀보자!

리액트를 활용한 웹 애플리케이션 개발 능력을 갖추고 실무에 적용할 수 있는 역량을 키워보자!

기본적인 웹사이트 구축 방법을 습득하고, 공공데이터 Open API를 연계한 실전 프로젝트를 통해 웹 개발의 기초부터 실무 적용 능력까지!

R과 R Studio를 통해 정책 평가를 이해하고 시도해보자!

데이터 사이언스를 통해 효율적으로, 똑똑하게 프로젝트를 관리해보자

파이썬을 통한 데이터 분석 방법을 이해하고, 여러 형태의 데이터를 스스로 분석하고 시각화하여 데이터 스토리 개요를 정리해보자!

코딩, 사물인터넷(IoT)에 흥미있는 디지털 인재라면? 마이크로파이썬을 통해 프로그래밍에 입문해보자!

코딩, 개발에 흥미있는 디지털 인재라면? p5.js & ml5.js를 통해 프로그래밍에 입문해보자!

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

최신 딥러닝 기법인 GAN, BERT, RNN, CNN을 파이썬과 텐서플로2를 기반으로 다양하고 유용한 프로젝트를 이론과 함께 만들면서 배우는 딥러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

6일 동안 하루 3시간씩 투자하면, 파이토치를 이용한 딥러닝 기초를 배울 수 있습니다. 자~ 시작해 볼까요?

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 :)

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다. 본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다. AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

이 강의에서 기대할 수 있는 것 LangGraph in Action에 오신 것을 환영합니다. 이 강의는 LangGraph를 사용하여 고급 AI 에이전트를 설계하고 배포하는 방법을 마스터하기 위한 최고의 가이드입니다. 이 강의에서는 모듈화되고 확장 가능하며 프로덕션 준비가 완료된 에이전트를 구축하는 기본 원리를 실습 중심으로 탐구합니다. LangGraph의 상태 기반 설계 기초부터 풀스택 애플리케이션 생성까지, AI 에이전트를 실현하는 데 필요한 기술을 습득하게 됩니다. 강의 하이라이트 상태 기반 설계: 노드와 엣지라는 LangGraph의 핵심 철학을 깊이 있게 다루어 구조화되고 유지보수 가능한 에이전트를 만듭니다. 메모리 관리: 체크포인터를 활용한 단기 메모리와 Store 객체를 활용한 장기 메모리를 탐구하여 적응하고 학습하는 에이전트를 구현합니다. 고급 워크플로우: 휴먼-인-더-루프 시스템을 구축하고, 병렬 실행을 구현하며, 멀티 에이전트 패턴을 마스터합니다. 프로덕션 준비 개발: 비동기 작업, 서브그래프를 학습하고 FastAPI와 Docker를 사용하여 풀스택 애플리케이션을 생성합니다. 강의를 마칠 때쯤이면 강력한 이론적 이해뿐만 아니라 완전히 오픈소스 도구만으로 AI 에이전트를 어디서든 배포할 수 있는 실무 기술을 갖추게 됩니다. 최신 트렌드를 선도하고자 하는 개발자든, AI 툴킷을 확장하려는 숙련된 엔지니어든, 이 강의는 빠르게 성장하는 AI 에이전트 분야에서 필요한 역량을 갖추도록 합니다. 실제 애플리케이션에서 AI 에이전트 도입이 증가하는 가운데, 이 강의는 실질적인 문제를 해결하는 고급 시스템을 설계하고 구축하며 배포할 준비를 갖추도록 합니다. 함께 AI의 미래를 구축하고 만들어 갑시다!

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.

이 강의는 LDM(Latent Diffusion Model)부터 DiT(Diffusion Transformer)까지, 생성형 AI의 핵심 기술 발전을 완전 해부하는 실전형 마스터클래스입니다. LDM의 잠재 공간 기반 학습 원리와 Stable Diffusion의 구조, 그리고 최신 Diffusion Transformer의 구현 방식을 논문과 코드로 직접 분석합니다. 수강생은 PyTorch 기반으로 LDM, CFG(Classifier-Free Guidance), DiT 모델을 직접 구현하며, 생성 모델의 최신 트렌드와 구조적 진화를 체계적으로 익힙니다.

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

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

이 강의는 LLM과 GPT의 기본 개념을 누구나 이해할 수 있도록 쉽게 설명합니다. 수강생은 GPT API를 직접 활용해 챗봇을 만들고, Streamlit을 이용해 웹에서 실행할 수 있습니다. 기초부터 실습까지 경험하면서 AI 활용의 첫걸음을 확실히 다질 수 있습니다.

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.

이 강의는 LLM(대규모 언어 모델)의 기본 원리부터 RAG(Retrieval-Augmented Generation), 그리고 최신 기술인 AI Agent와 MCP(Modular Command Protocol)까지, 생성형 AI를 실무에서 활용하기 위해 반드시 알아야 할 전 과정을 한 번에 정리하는 과정입니다. 생성형 AI가 어떻게 정보를 이해하고, 검색하고, 판단하며, 행동하는 AI Agent로 확장되는지를 기술 흐름에 따라 자연스럽게 배우도록 구성되어 있습니다.

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.

Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델, BERT, Encoder-Decoder 기반의 MarianMT 번역 모델, Vision Transformer 까지 코드로 직접 구현하며 Transformer에 대해 속속들이 배우게 됩니다.

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

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.

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.

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

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.