[TensorFlow 2] Chinh phục hoàn toàn deep learning Python - Các kỹ thuật mới nhất của GAN, BERT, RNN, CNN

보스톤 마라톤 빅 데이터를 파이썬을 이용하여 원하는 형태로 가공하여 다양한 차트와 기술을 이용하여 가치있는 정보로 만드는 머신러닝, 딥러닝 프로젝트 준비 과정입니다.

이 강의에서는 MIT(Massachusetts Institute of Technology)에서 프로그램 교육을 위해 만든 스크래치를 이용하여 프로그래밍의 핵심요소를 배우게 됩니다.

쉽고 배워서 바로 쓰는 컴퓨터 비전 실전 프로젝트: 실무에서 바로 활용 가능한 컴퓨터 비전 프로젝트를 단계별로 학습합니다. 실전 사례를 통해 전문성을 높입니다.

딥러닝, 사물인터넷 등 실전 프로젝트를 수행하기 위해 파이썬 프로그래밍 실전 능력을 키우고자 하는 강의입니다. 바쁜 여러분의 시간을 절약하기 위해 설치를 최소화하고 반복해서 핵심 내용을 익히도록 하나의 강의에 모든 것을 담았습니다.

파이썬으로 만든 딥러닝 프로그램을 웹이나 모바일로 서비스하고자 하는 프로젝트들이 많아지고 있습니다. 텐서플로, 파이토치, YOLO, OpenCV, Keras 등 파이썬 기반의 딥러닝 코드를 웹서비스 API로 만들어 모바일 웹앱으로 제공하는 과정을 배우고 실전에 활용하세요.

네이버쇼핑, 쿠팡파트너스 등 돈 버는 디지털마케팅은 꾸준함도 필요하지만, 과학적인 분석과 자동화로 쉽고 효과적으로 접근하세요. 인기상품, 키워드, 블로그, 쇼핑 정보를 수집하고 분석하는 프로그램을 만드는 핵심 비법을 알려드립니다.

서버 없이 쓰는 서버, 구글의 Serverless BaaS(Backend as a Service) 대표 솔루션인 Cloud Functions를 이용해서 프로젝트에 사용할 수 있는 예제를 실습과 같이 배우는 과정입니다.

OpenCV로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝을 활용하여 얼굴과 다양한 사물을 식별하고 인식하는 내용을 배웁니다. 졸음방지, 나이와 성별식별, 지나가는 사람 수 세기, 얼굴 추적, 불량사과와 귤을 찾아주는 YOLO 등 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 과정입니다.

AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

AI 인공지능이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 어디에 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 사물인터넷IoT Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

OpenCV(Open Source Computer Vision Library)로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝 모듈(dnn, Deep Neural Network)을 활용하여 얼굴, 눈, 다양한 사물을 식별하고 인식하는 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 과정입니다.

이 강좌는 아이오닉 Ionic을 기반으로 간단하지만 유용한 petlist 프로젝트를 핵심강의로 축약하여 짧은 시간에 실전에 활용할 수 있는 모바일 웹앱 개발역량을 키울 수 있습니다.

앵귤러 Front-end와 파이어베이스 Back-end를 이용하여 다양한 분야에 바로 적용할 수 있는 Pet Store 쇼핑몰 Blueprint Application을 따라가면서 같이 만들어보는 실전 프로젝트 역량강화 과정입니다.

인공지능의 공용어인 케라스와 파이썬을 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression), 분류(Classification) 및 딥러닝 Neural Network 프로젝트를 이론과 함께 배우는 케라스 이론과 실전 종합 과정입니다.

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 강좌를 통해 데이터 시각화에 대한 개념을 이해하고 차트의 핵심용도 5가지와 핵심 차트 10가지를 배워서 데이터 분석 프로젝트에 적절하게 활용할 수 있습니다.

딥러닝, 사물인터넷 등 실전 프로젝트를 수행하기 위해 파이썬 프로그래밍 실전 능력을 키우고자 하는 강의입니다. 바쁜 여러 분들의 시간을 절약하고 반복해서 핵심 내용을 익히도록 100분에 모든 것을 담았습니다.

이 강좌는 Vue를 기반으로 간단하지만 유용한 petlist 프로젝트를 100분 핵심강의로 축약하여 짧은 시간에 실전에 활용할 수 있는 모바일 웹앱 개발역량을 키울 수 있습니다.

이 강좌는 Angular를 기반으로 간단하지만 유용한 petlist 프로젝트를 100분 핵심강의로 축약하여 짧은 시간에 실전에 활용할 수 있는 모바일 웹앱 개발역량을 키울 수 있습니다.

이 강의에서는 초심자가 파이썬에 대한 기초지식을 배우고 재미있는 프로젝트를 따라가면서 실전응용 능력을 키웁니다. - 자판기 프로그램 - 미사일 궤도추적 프로그램 - 게임 프로그램 PyGame 소개 - 주변검색 Mashup 서비스

인공지능의 공용어인 케라스와 파이썬을 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression), 분류(Classification) 및 딥러닝 Neural Network 프로젝트를 이론과 함께 배우는 케라스 이론과 실전 종합 과정입니다.

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

Keras를 활용해보며 머신러닝과 딥러닝에 대한 모델 알고리즘을 이해해보자!

AI는 갑자기 나타난 기술이 아닙니다. 70년간의 도전과 실패를 이해해야, AI의 현재와 미래를 제대로 볼 수 있습니다. 👉 “AI 역사를 이해하는 순간, 원리와 미래가 함께 보입니다.” 지금 바로 시작하세요!

AI는 단순 기술이 아니라 사람들의 질문과 시대의 흐름에서 탄생했습니다. 이 흐름을 이해하면, 어떤 신기술이 와도 두려움 없이 연결해낼 수 있습니다. 👉 “AI의 뿌리를 스토리로 배우는 순간, 맥락이 보입니다.” 지금 시작하세요!

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.

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

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.

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 :)

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

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.

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.

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.

엑셀로 딥러닝 프레임워크를 직접 구현해보자! 구현한 프레임워크로 지도학습/ 비지도학습/강화학습을 풀어보자!

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 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.

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.