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Course Curriculum

머신러닝_권건우
이 강좌는 머신러닝의 기초부터 실전까지 체계적으로 학습할 수 있는 기회를 제공합니다. 머신러닝은 데이터를 분석하고, 패턴을 인식하며, 예측 모델을 구축하는 기술로, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 본 강좌에서는 머신러닝의 핵심 개념과 이론을 소개하고, 이를 실제 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 실습을 통해 배울 수 있습니다.

  • 01_빅데이터 분석의 시대
    30:13
  • 02_머신러닝의 재발견
    27:04
  • 03_머신러닝의 활용
    30:37
  • 04_머신러닝의 분류
    38:36
  • 05_머신러닝과 데이터셋
    28:22
  • 06_머신러닝의 실습
    25:05
  • 07_서포트벡터머신의 등장배경
    24:02
  • 08_서포트벡터머신의 이론
    35:33
  • 09_서포트벡터머신의 실습
    40:05
  • 10_K-Means의 등장배경
    26:59
  • 11_K-Means의 이론
    23:48
  • 12_K-Means의 실습
    27:19
  • 13_K-NN의 등장배경
    18:09
  • 14_K-NN의 이론
    28:38
  • 15_K-NN의 실습
    23:01
  • 16_의사결정나무의 배경
    35:19
  • 17_의사결정나무의 이론
    27:52
  • 18_의사결정나무의 실습
    21:14
  • 19_나이브 베이즈의 배경
    26:15
  • 20_나이브 베이즈의 이론
    34:04
  • 21_나이브 베이즈 실습
    17:21
  • 22_회귀분석의 배경
    35:03
  • 23_회귀분석의 이론
    47:37
  • 24_회귀분석의 실습
    34:46
  • 25_연관성 분석의 배경
    29:40
  • 26_연관성 분석(장바구니 분석)이론
    31:18
  • 27_연관성 분석 실습
    20:08
  • 28_주성분 분석
    32:51
  • 29_머신러닝의 성능측정 _01
    31:18
  • 30_머신러닝의 성능측정_02
    30:08

이미지 생성 모델 GAN & VAE의 원리와 활용 실습_강승우
이 강좌는 이미지 생성 모델인 GAN(Generative Adversarial Network)과 VAE(Variational Autoencoder)에 대해 쉽게 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 인공지능(AI) 기술의 발전으로, GAN과 VAE는 현재 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있는 최신 기술입니다. 예를 들어, GAN은 가짜 이미지를 진짜처럼 만들어내는 기술로 유명하고, VAE는 데이터를 압축하고 새로운 이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 이 강좌에서는 그 원리와 실제 활용법을 체험하면서, 비전공자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다. 강좌 목표 GAN & VAE의 기초 이해 GAN과 VAE가 무엇인지, 그리고 어떻게 작동하는지 기본적인 원리를 설명합니다. GAN은 두 신경망이 서로 경쟁하는 방식으로 학습하고, VAE는 데이터를 잠재 공간(latent space)으로 변환하여 새로운 데이터를 생성하는 방식으로 작동합니다. 이 두 모델이 어떻게 서로 다른 방식으로 이미지를 만들어내는지 차근차근 배워보겠습니다. 실습을 통한 이해 증진 단순히 이론을 배우는 것에 그치지 않고, 실제로 코드와 함께 실습을 진행합니다. 간단한 이미지 생성 프로젝트를 통해 GAN과 VAE가 실제로 어떻게 이미지 데이터를 생성하는지 직접 확인해볼 수 있습니다. 이를 통해 AI가 어떻게 창의적인 작업을 수행하는지, 그리고 그 가능성을 이해하게 됩니다. 실제 활용 사례 학습 GAN과 VAE는 단순히 이론적 기술에 그치지 않고, 실제 산업에서 어떻게 활용되는지 배웁니다. 예를 들어, GAN은 가짜 이미지를 생성해 가짜 뉴스나 얼굴 합성에 사용되기도 하고, VAE는 의료 영상 분석이나 패션 디자인 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이러한 실제 사례를 통해 이 기술들이 어떻게 발전하고 있는지, 또한 우리가 어떤 방식으로 이를 활용할 수 있는지 알게 됩니다. 대상 및 필요 조건 이 강좌는 AI나 머신러닝에 대한 전문 지식이 없는 사람들을 대상으로 합니다. 대학생, 사회 초년생, 혹은 AI 기술에 관심 있는 일반인 모두 수강 가능합니다. 컴퓨터를 사용할 수 있는 기본적인 수준의 IT 지식만 있으면 누구나 수강할 수 있습니다. 강좌의 장점 쉬운 이해: 전문 용어나 수학적 설명 없이, 직관적으로 이해할 수 있도록 설명합니다. 실습 중심: 이론을 배운 후 바로 실습을 진행하며, 실용적인 경험을 쌓을 수 있습니다. 활용 가능성: 일상생활이나 직무에 바로 적용할 수 있는 AI 기술을 배울 수 있습니다. 이 강좌를 통해 GAN과 VAE의 원리와 실제 활용법을 쉽게 배우고, AI 기술의 미래를 이해하는 데 중요한 첫 걸음을 내디딜 수 있습니다. AI의 흥미로운 세계에 한 발짝 더 가까워질 수 있는 기회를 놓치지 마세요!

Langchain Basics
랭체인(LangChain)은 최근 인공지능 분야에서 큰 관심을 받고 있는 도구로, 주로 자연어 처리(NLP)와 관련된 애플리케이션을 만들 때 사용됩니다. 쉽게 말해, 랭체인은 언어 모델을 활용하여 다양한 작업을 더 쉽게 연결하고, 복잡한 문제를 해결하는 데 도움을 주는 라이브러리입니다. 예를 들어, 우리가 챗봇을 만들거나 문서에서 중요한 정보를 추출하는 작업을 할 때 유용합니다. 이 강의는 랭체인의 기본 개념과 사용법을 이해할 수 있도록 설계되었습니다. 전공 지식이 없는 일반인이나 대학생들도 쉽게 따라올 수 있도록, 랭체인의 핵심적인 기능을 직관적인 예시와 함께 설명합니다. 처음에는 랭체인이 무엇인지, 그리고 어떻게 언어 모델을 활용해 다양한 작업을 할 수 있는지에 대해 배우게 됩니다.

강승우의 인공지능 이야기
인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 지능을 모방하여 문제를 해결하고 학습하는 기술입니다. AI의 개념은 1950년대에 처음 등장했습니다. 앨런 튜링은 '튜링 테스트'를 제안하며 기계가 인간처럼 사고할 수 있는 가능성을 열었고, 이를 바탕으로 AI의 초기 연구가 시작되었습니다. 1956년 다트머스 회의에서 존 매카시, 마빈 민스키, 앨런 뉴웰 등 많은 연구자들이 모여 '인공지능'이라는 용어를 공식적으로 사용하며 연구가 본격화되었습니다. 초기의 AI 연구는 기호론적 접근을 중심으로 이루어졌으며, 규칙 기반 시스템을 통해 문제를 해결하려 했습니다. 그러나 이러한 시스템은 복잡한 문제에 대한 한계를 드러냈고, 1970년대와 1980년대에 접어들면서 AI는 잠시 침체기를 맞이했습니다. 그럼에도 불구하고 전문가 시스템, 신경망 연구 등 다양한 시도가 이어졌고, 이는 나중에 현대 AI 발전의 기초가 되었습니다. 1990년대에는 머신러닝, 특히 '지원 벡터 기계(SVM)'와 같은 새로운 방법들이 등장하면서 AI의 실용화가 시작되었습니다. 이후, 2000년대 중반에는 대규모 데이터와 컴퓨팅 파워의 발전이 맞물려 딥러닝이 주목받기 시작했습니다. 딥러닝은 신경망을 여러 층으로 구성하여 인간 뇌의 학습 방식을 모방하는 기술로, 음성 인식, 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신을 일으켰습니다. 구글, 페이스북, 아마존 등 글로벌 기업들이 AI를 활용해 서비스의 품질을 높이고, 다양한 산업에 AI를 적용하면서 실용적인 AI 기술이 급속히 확산되었습니다. 현재 AI 기술은 자율주행차, 챗봇, 의료 영상 분석 등 여러 분야에서 활발히 사용되고 있으며, 우리의 일상에 깊숙이 들어왔습니다. 예를 들어, 자율주행차는 AI의 딥러닝을 통해 도로 상황을 실시간으로 분석하고, 자동으로 주행을 제어합니다. 또한, 의료 분야에서는 AI가 환자의 진단을 돕고, 맞춤형 치료 계획을 제시하는 데 활용되고 있습니다. AI 기술의 발전은 단순한 기술 혁신에 그치지 않고, 사회적, 경제적 변화를 가져왔습니다. 기업들은 AI를 통해 효율성을 극대화하고 있으며, 정부와 학계에서도 AI의 윤리적, 법적 측면에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. AI는 향후 산업 구조를 변화시키고, 새로운 일자리와 기회를 창출할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 결론적으로, 인공지능 기술은 그 발전 과정에서 많은 도전과 난관을 겪었지만, 지금은 우리 삶의 필수적인 부분으로 자리잡았습니다. 이러한 AI의 발전은 과학기술의 진보뿐만 아니라, 인간 사회와의 상호작용에 있어서 중요한 전환점을 의미합니다. AI 교육을 통해 우리가 이 기술을 어떻게 활용할 수 있을지, 또 어떻게 윤리적이고 책임감 있게 발전시킬 수 있을지에 대한 고민이 더욱 중요해지고 있습니다

비전공자를 위한 처음 만나는 파이썬_박소민
파이썬은 배우기 쉽고 강력한 프로그래밍 언어로, 비전공자에게 매우 적합한 언어입니다. 처음 프로그래밍을 시작하는 사람들에게 파이썬은 직관적이고 간결한 문법 덕분에 빠르게 이해할 수 있습니다. 컴퓨터 과학이나 수학을 전공하지 않은 사람들도 파이썬을 배우며 코딩의 기초를 탄탄히 다질 수 있습니다. 이 강의는 비전공자들이 프로그래밍을 처음 접하면서 겪을 수 있는 어려움을 최소화하고, 실생활에서 유용하게 활용할 수 있는 파이썬 기술을 배울 수 있도록 구성되었습니다. 강의는 파이썬의 기본 문법부터 시작하여, 변수, 조건문, 반복문과 같은 핵심 개념을 다룹니다. 복잡한 이론보다는 실제 예제와 실습을 중심으로 진행되므로, 학습자들이 직접 코드를 작성하고 실행하면서 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 숫자 계산, 텍스트 처리, 데이터 분석 등 실생활에서 유용한 프로그램을 작성하는 방법을 배울 수 있습니다. 또한, 강의는 각자가 원하는 분야에 파이썬을 적용할 수 있는 내용을 포함하고 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석에 관심이 있는 분들을 위해 파이썬을 활용한 데이터 처리 및 시각화 방법을 배우고, 웹 개발에 관심이 있는 분들은 파이썬을 이용해 간단한 웹 애플리케이션을 만드는 법을 학습할 수 있습니다. 파이썬의 다양한 라이브러리와 도구들을 소개하며, 이를 통해 실제 프로젝트를 진행하면서 배운 내용을 실무에 적용할 수 있도록 돕습니다. 비전공자들도 걱정하지 마세요. 강의는 어려운 기술적 배경 없이도 이해할 수 있게 설명하며, 각 단계를 차근차근 따라가다 보면 누구나 쉽게 프로그래밍을 배울 수 있습니다. 코딩에 대한 막연한 두려움을 떨쳐내고, 파이썬을 통해 창의적인 아이디어를 실제로 구현할 수 있는 자신감을 얻을 수 있을 것입니다. 이 강의를 통해 새로운 세상을 열어보세요!

ChatGPT와 재무제표 활용
기본부터 고급까지의 체계적인 학습: 강의는 ChatGPT의 기본 활용법부터 시작하여 고급 활용법까지 단계적으로 진행되어, 초보자부터 전문가까지 모두 수용할 수 있는 구조입니다. 생성형 AI의 실용적 적용: 생성형 AI의 개념과 실제 활용 사례를 통해, 참가자들이 AI를 재무 분석에 어떻게 효과적으로 적용할 수 있는지를 배울 수 있습니다. 다양한 역할에 맞춘 분석 방법: 재무 담당자, 경영자, 감사자, 투자자 등 다양한 역할에 따른 재무제표 분석 방법을 다루어, 각자의 필요에 맞는 실질적인 지식을 제공합니다. 실습 중심의 학습: 이론뿐만 아니라 실습 세션을 통해 ChatGPT를 활용한 기본 회계 및 재무제표 분석을 직접 경험함으로써, 학습 효과를 극대화합니다.

딥러닝의 이론(본질&핵심)실습_권건우
딥러닝은 최근 몇 년간 기술의 발전에 중요한 역할을 해온 분야로, 인공지능(AI) 기술 중에서도 가장 큰 주목을 받고 있습니다. 쉽게 말하면, 딥러닝은 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있도록 돕는 기술입니다. 예를 들어, 우리가 스마트폰에서 사용하는 음성 인식, 이미지 분류, 자율 주행 자동차 등은 모두 딥러닝을 활용한 결과입니다. 딥러닝의 핵심은 '신경망'이라는 모델을 기반으로 합니다. 이는 인간 뇌의 구조를 모방한 것으로, 수많은 '노드'와 '연결'을 통해 정보를 처리합니다. 뇌가 다양한 경험을 통해 지식을 축적하는 것처럼, 딥러닝 모델도 많은 데이터를 통해 스스로 학습하고 점차 더 정확한 예측을 할 수 있게 됩니다. 이 과정을 '훈련(training)'이라고 부르며, 훈련이 잘 될수록 모델은 더 똑똑해집니다. 딥러닝의 장점은 그 자체로 데이터를 분석하고, 패턴을 찾아내는 능력이 뛰어나다는 것입니다. 예를 들어, 사람이 손으로 일일이 데이터를 분석하는 대신, 딥러닝 모델은 수많은 데이터를 빠르게 처리하면서도 중요한 특징을 자동으로 찾아냅니다. 그래서 음성 인식, 이미지 분석, 자연어 처리 등의 분야에서 큰 성과를 이루어냈습니다. 이 강좌는 딥러닝을 처음 접하는 사람들을 위한 과정으로, 복잡한 수학적 이론이나 고급 수식 없이 딥러닝의 기본 개념과 작동 원리를 이해할 수 있도록 돕습니다. 강의는 직관적인 예시와 실생활에 적용된 사례를 통해 딥러닝의 실용성을 설명합니다. 또한, 실제 딥러닝 모델을 만들어보는 실습을 통해 학생들이 이론을 현실에 어떻게 적용할 수 있는지 배우게 됩니다. 강좌의 목표는 딥러닝에 대한 기본적인 이해를 돕고, 이 기술이 어떻게 실제 문제를 해결하는지에 대한 통찰을 주는 것입니다. 이 과정이 끝나면, 여러분은 딥러닝의 기본 원리를 이해하고, 다양한 산업에서 어떻게 활용되고 있는지에 대한 감을 잡을 수 있게 될 것입니다. 딥러닝이 어렵다고 느낄 수 있지만, 이 강좌는 여러분이 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었습니다. 이 과정을 통해 여러분은 인공지능 분야에 대한 흥미를 느끼고, 더 나아가 관련 기술을 배우고 활용하는 데 도움이 될 것입니다. 딥러닝에 대한 이해는 앞으로의 미래 기술을 이해하는 데 중요한 첫걸음이 될 것입니다.

생성형 AI와 RAG

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