(딥러닝 모델링 첫걸음)경사하강법부터 오차역전파까지, 딥러닝 핵심 이론을 수식/코드로 마스터!

Numpy와 Pandas는 데이터 분석의 기본이자 AI 프레임워크의 기반으로, 제가 현업과 강의에서 쌓아온 핵심 활용 노하우를 담았습니다. 마케터·기획자·초보 분석가들이 가장 자주 막히는 데이터 정제·가공을 실습 중심으로 쉽게 따라 할 수 있도록 구성했습니다. 이 강의를 통해 누구나 개발자 도움 없이 스스로 데이터를 다루고 분석 결과를 만들어내는 실력을 갖출 수 있습니다.

멋사자, 패스트캠퍼스, 구름등에서 높은 강의 평점을 받은 명품 파이썬 강의를 인프런에서 만나보세요. 파이썬을 배우고 싶으신가요? 코딩이 처음 이신분, 파이썬 문법이 정리되지 않아 고민이신분을 위한 강의를 준비했습니다. 프로그래밍 공부는 눈으로 보는 것만으로는 절대 정복할 수 없습니다. 그럼 어떻게 해야 할까요? 그 비법을 제 강의를 통해 확인하실 수 있습니다. 강의에서 요구하는대로 따라하기만 하시면 분명 파이썬 문법의 기초를 단단하게 다질 수 있습니다. 절대 포기하지 마세요!!!

왜 Attention이 필요했는지, 그리고 어떻게 동작하는지 ‘코드로 직접 구현하며’ 이해합니다. 이 강의는 RNN과 Seq2Seq 모델의 구조적 한계에서 출발하여, 고정된 컨텍스트 벡터가 만들어내는 정보 병목 문제, 장기 의존성 문제를 실험으로 검증하고 그 한계를 해결하기 위해 Attention이 어떻게 등장했는지를 자연스럽게 이어서 설명합니다. 단순히 개념을 소개하는 것이 아니라, RNN의 구조적 한계와 Seq2Seq의 정보 병목 문제를 직접 실험으로 확인하고, 이를 해결하기 위해 등장한 **Bahdanau Attention(가산적 어텐션)**과 **Luong Attention(점곱 어텐션)**을 하나씩 구현하며 그 차이를 명확하게 이해합니다. 각 어텐션이 어떤 방식으로 Query–Key–Value 관계를 형성하고, 가중치를 계산하는 과정에서 어떤 수학적·직관적 차이를 가지며, 왜 후대 모델로 이어질 수밖에 없었는지 그 특성과 진화 흐름까지 자연스럽게 연결됩니다. Attention이 문장과 단어를 어떻게 바라보고, 각 단어가 어떤 방식으로 중요도를 부여받아 정보를 통합하는지를 수식 → 직관 → 코드 → 실험이 하나로 이어진 형태로 학습합니다. 이 강의는 Transformer를 제대로 이해하기 위한 ‘기초 체력’을 쌓는 과정으로, Attention이라는 개념이 왜 혁명적이었는지, 그리고 이후의 모든 최신 NLP 모델(Transformer, BERT, GPT 등)이 왜 Attention을 핵심 구성요소로 삼는지를 깊이 있게 이해하게 됩니다. RNN → Seq2Seq → Attention으로 이어지는 흐름을 개념이 아니라 코드와 실험으로 체화하고 싶은 학습자에게 최적화된 강의입니다.

딥러닝을 시작하기 위해 필요한 기본적인 미분법과 PyTorch의 Autograd 기능을 배우는 강의입니다.

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 실무에서 능숙하게 수행하기 위한 기본 이론과 실무 활용 능력을 동시에 기를 수 있도록 구성되었습니다. 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 흐름을 이해하고, 문제 정의 → 모델 설계 → 데이터 확보 및 전처리 → 특징 추출 → 모델 학습 및 검증까지 단계별 과정을 실습과 함께 경험하게 됩니다. 또한, 다양한 상황에서 최적의 AI 모델을 선정하고 관리하는 방법을 학습하여, 실제 비즈니스 현장에 적용할 수 있는 AI 실무 역량을 쌓을 수 있습니다. 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델링 프로젝트 전 과정을 체계적으로 이해하고, 이를 기반으로 데이터 기반 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다.

이 강의를 통해 인공지능 대학원 입시 과정 및 준비 방법을 처음부터 끝까지 알아가실 수 있을 거예요! 합격 확률을 높이는 좋은 내용도 같이 알려드리겠습니다!

Microsoft AI-900 자격을 동시에 대비 할 수 있는 특강이며 2025년 5월기준의 출제 범위를 반영한 최신 콘텐트로서 AI 개요, 머신러닝 기초, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 문서 인텔리전스, 지식 마이닝, 그리고 생성형 AI를 포함한 이론과 실습이 겸비된 형태로 제공합니다

데이터가 폭발적으로 증가하고 실시간 처리가 중요해지는 시대에 엣지 컴퓨팅은 더 이상 선택이 아닌 필수 기술로 자리매김하고 있습니다. 본 강의는 엣지 컴퓨팅의 핵심 개념부터 실제 비즈니스 환경에 적용하기 위한 구축 전략까지, 모든 것을 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었습니다. 본 강의를 통해 수강생 여러분은 엣지 컴퓨팅의 기본 원리를 탄탄히 다지고, 실제 업무 및 프로젝트에 적용할 수 있는 실질적인 지식과 노하우를 습득하게 됩니다. 미래 IT 환경의 핵심 기술인 엣지 컴퓨팅 전문가로 성장하기 위한 가장 확실한 첫걸음을 내딛어 보세요!

이 강의는 확산모델(Diffusion Model)의 진화 과정을 논문과 코드로 완전 정복하는 실전 중심 마스터클래스입니다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)과 DDIM 등, 생성 AI의 핵심 모델들을 논문 원리부터 직접 구현하며 학습합니다. 각 모델의 등장 배경, 수식, 네트워크 구조(U-Net, VAE, Transformer), 학습 과정(Noise Schedule, Denoising Step), 그리고 성능 향상을 이끈 아이디어들을 단계별로 분석합니다.수강생은 모든 모델을 PyTorch 기반으로 직접 코딩하며, 논문을 이해하는 것에 그치지 않고 ‘재현하고 응용할 수 있는 실무 능력’을 얻게 됩니다. 또한, 모델 간의 차이와 발전 흐름을 비교하며, 어떻게 확장되는지를 명확히 이해하게 됩니다. 이 강의는 이론·코드·실습을 하나로, 연구자·개발자·창작자 모두에게 생성모델의 진화를 체계적으로 익힐 수 있는 여정을 제공합니다. 논문을 ‘읽는 것’을 넘어, 직접 구현하며 ‘이해하고 재창조’하는 경험을 지금 시작하세요.

인공지능이라는 막연한 두려움에서 벗어날 수 있는 일반인을 위한 교양 강의입니다. 인공지능이 학습한다는 것이 대체 무슨 의미인지 구체적인 예시를 통해 알아봅니다. 또한 인공지능의 뇌 구조는 어떻게 생겼는지, 어떻게 사고하는지를 구체적이 예시로 알아봅니다.

현장에서 오프라인 환경에서도 얼굴인식이 어떻게 동작하는지 궁금했던 경험을 바탕으로, 이 강의에서는 React + Electron과 Python의 FastAPI 기반으로 구동되는 DeepFace를 활용해 얼굴인식 기반 출입·출결 관리의 기본 구조를 함께 만들어봅니다. 완성도보다는 동작 원리 이해와 개인 프로젝트로 확장할 수 있는 기초 다지기에 초점을 둡니다.

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.

AI 에이전트, 배포할 때마다 불안하신가요? 국내 대기업/해외 빅테크 경험을 바탕으로, LangSmith를 활용해 에이전트 품질을 체계적으로 측정하고 개선하는 방법을 알려드립니다.

챗지피티(ChatGPT)나 클로드 같은 대규모 언어 모형의 기초 원리를 깊이 있게 탐구하면서 개발 역량을 키울 수 있습니다. 흔히 접하기 어려운 다양한 정보와 개발 기법을 배울 수 있습니다.

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.

당신의 아이디어를 단 몇 분 만에 아름다운 프레젠테이션으로 바꿀 수 있습니다. 슬라이드 디자인에 더 이상 몇 시간씩 고민할 필요가 없습니다. GAMMA의 AI 기술을 사용하면 콘텐츠 제작 프로세스를 획기적으로 개선할 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 :)

AI가 브라우저를 직접 열고 셸 스크립트를 작성하여 서버 문제를 해결한다면 어떨까요? 윈도우와 리눅스를 넘나들며 OpenClaw로 구현하는 실전 자동화 노하우를 통해, 복잡한 설정 없이도 나만의 강력한 원격 개발 환경을 완성하는 최단 경로를 안내해 드립니다.

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!

Classic RAG, Graph RAG, Agentic RAG의 핵심 원리와 실전 구현을 학습합니다. 토큰 효율과 지연 시간을 최적화하는 동적 라우팅 시스템을 설계하고, GraphRAG의 관계망 추론과 Agentic RAG의 자기 평가 루프를 결합한 장기 기억 시스템을 구축합니다. 실무에서 바로 활용 가능한 고급 RAG 아키텍처 설계 역량을 완성하는 과정입니다.

■ 코스 개요 3D 영상 제작에 관심은 있지만, 어렵게 느껴지지는 않으신가요? 또한, 남들과는 다른 개성 있는 영상을 만들고 싶지는 않으신가요? CreateStudio3를 사용하면 노코드로 간편하게 전문적인 3D 애니메이션 영상을 제작할 수 있습니다. 이 코스에서는 초보자도 이해하기 쉬운 단계별 설명을 통해 영상 제작의 기초를 배웁니다. 이 코스를 통해 단기간에 CreateStudio3의 기본 조작을 마스터하고, 자신만의 독창적인 3D 애니메이션 영상을 만들 수 있게 됩니다. ■ 코스 수강 후 할 수 있는 일 이 코스를 수강하면 다음과 같은 것들이 가능해집니다. - CreateStudio3의 기본 조작을 경험을 통해 체득할 수 있음 - 유니크한 3D 애니메이션 영상을 제작할 수 있음 - 시점이나 앵글을 움직여 자유도 높은 장면을 만들 수 있음 - 영상을 활용한 마케팅 및 프로모션 효과를 실현할 수 있음 - 간단한 영상 제작 기술을 습득할 수 있음 ■ 이런 분들께 추천합니다 - Blender와 같은 복잡한 소프트웨어에 도전했다가 좌절하신 분 - VYOND와 같은 유료 툴이 너무 비싸다고 느끼시는 분 - 노코드로 간편하게 영상을 제작하고 싶은 분 - SNS나 YouTube에 개성 있는 3D 영상을 올리고 싶은 분 - 얼굴 노출 없이 영상을 공개하고 싶은 분 ■ 필요한 도구 및 비용 - PC ※강사는 Mac PC를 사용하여 설명하지만, Windows에서도 대응 가능합니다. - CreateStudio3 구매가 필요합니다. 알뜰하게 구매하는 방법에 대해서도 강의 내에서 자세히 설명합니다. 이번 기회에 CreateStudio(크리에이트 스튜디오)를 능숙하게 다루는 기술을 익혀, 전문적인 3D 애니메이션 영상을 제작해 보지 않겠습니까? 이 경험은 여러분의 커리어에도 큰 플러스가 될 것입니다. 이 코스 본편의 내용은 다음과 같습니다. - CreateStudio3의 기본 조작 - 3D 애니메이션의 기본 테크닉 - 캐릭터 애니메이션 제작 - 이펙트 활용 방법 - 장면 설정 및 영상 업데이트 - 시점(카메라) 이동 방법 - 영상 내보내기 및 구체적인 출력 방법 여러분의 수강을 진심으로 기다리고 있겠습니다. 와다 히로시 (和田 博)

AI 기술의 현재와 미래를 이해하고, 머신러닝 등 AI 모델의 테스트 과정을 체험하며 테스터의 역할을 배우게 됩니다. AI 기반 시스템 테스트 전략 수립부터 테스트 케이스 설계 · 실행, 또 테스트 지원을 위한 AI 활용 방법까지 폭넓게 익힙니다. 본 과정을 ISTQB의 AI Testing 실러버스를 기반으로 진행되며, ISTQB AI Testing 자격시험을 완벽하게 준비할 수 있는 기회를 제공합니다.