뼛속까지 문과생도 단번에 이해하는 쉬운 말로 풀어 쓴 머신러닝 이야기

경제학과 통계학 개념을 통해 채용 시장의 본질을 이해하고 이를 바탕으로 취업·이직 전략을 감과 스펙 경쟁이 아닌 데이터 기반의 확률 문제로 재설계합니다. 스펙을 더 쌓는 대신 합리적인 채용의 '장'으로 게임의 '판'을 전환하는 전략으로서 AI를 통해 채용공고·기업 데이터를 직접 수집·분석하여 붙을 가능성이 높은 시장과 공고를 선별합니다. 경제학·통계학의 핵심 개념 위에 AI를 도구로 활용하여 서류·면접·지원 전략을 체계화함으로써 비전공자도 이해 가능한 방식으로 데이터 기반 취업 사고방식을 만드는 방법을 제시합니다. 또한 실제 취업준비에 포트폴리오로 바로 활용할 수 있는 나만을 위해 24시간 일하는 채용 AI 비서를 비전공자도 가능한 AI 기반 바이브코딩으로 직접 구현합니다.

생성형 AI, 바이브코딩, DX/AX 세 분야를 '한번에' 통합적으로 경험할 수 있는 국내 유일 실습형 강의로서, 비전공자가 실제 현업·일상에서 어떻게 AI 기술을 활용하여 개발을 할 수 있는지 동기부여와 비전을 제시합니다. 단순한 이론 설명이나 소개가 아닌, 실무와 밀접한 포트폴리오와 실전 자동화 프로젝트까지 완성할 수 있는 기회를 제공함으로써 실질적인 커리어 향상을 기대하도록 돕습니다. 도구 설치부터 실제 서비스 제작까지 초보자도 쉽게 따라할 수 있는 강의입니다.

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.

100회 이상 진행한 딥러닝 교육 경험을 바탕으로, 수강생들이 가장 많이 어려워했던 핵심 기초 이론을 체계적으로 정리한 강의입니다. 이 강의는 비전공자도 이해할 수 있도록 수학적 직관, 모델 학습 원리, 코드 구현을 단계적으로 연결해 설명하며, 단순한 라이브러리 사용법이 아닌 AI 모델이 학습되는 근본 구조와 작동 원리를 깊이 있게 다룹니다. 경사하강법, 오차 함수, 최적화, 퍼셉트론, 다층 신경망, 오차역전파 등 딥러닝의 핵심 기초 기술을 직접 수식과 코드로 구현해 보면서, AI 원리를 이해하는 실력 있는 엔지니어로 성장하도록 설계된 실전형 입문 과정입니다.

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.

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.

Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요.

20회 가량의 면접을 통해 익힌 약 130여개의 ML/AI 엔지니어 면접 질문과 답안 총정리

- 저는 4년차 AI 스타트업을 운영하는 Research Engineer/AI PM 입니다. - 이 영상은 인공지능을 "지금", "2026년"에 공부를 시작하려는 분들을 위한 강의입니다. - 대학생 친구들을 보다보면 인공지능을 어떻게 시작해야하는지 감도 못잡는 친구들이 많습니다. - 본 강의를 듣고나서 인공지능을 공부하기 시작할 수 있다면 좋겠습니다. - 참고로, 본 강의는 "내 업무에 AI 활용" 혹은 "GPT를 이용한 수익화 방법 시작하기" 이런 강의가 아닙니다. - 학생, 대학원생, 혹은 개발자 분들이 인공지능을 공부하고싶을 때 어떻게 시작하면 좋을지에 대한 영상입니다.

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.

세상을 바꾸는 AI의 모든 것을 단 4강으로 정복한다! 1강. 인공지능의 진짜 정체 AI는 마법이 아니다. 인간의 ‘지능’을 수식처럼 분석해 만든 디지털 두뇌! 똑똑한 척하는 인공지능의 핵심 구조를 낱낱이 파헤칩니다. 2강. 알고리즘, AI의 창의적(?) 사고법 고민하는 AI는 어떻게 해답을 찾을까? 바둑을 두고, 길을 찾고, 당신의 검색 결과를 예측하는 AI의 전략을 직접 만나보세요. 3강. AI 하드웨어, 상상을 현실로 만드는 엔진! 당신의 스마트폰 속 칩이 AI의 심장이다. CPU, GPU, TPU, 그리고 알 수 없는 그 이름들까지 전부 해부합니다. 4강. 머신러닝과 딥러닝의 대격돌! AI가 '배운다'는 건 대체 무슨 뜻인가? 고전적인 규칙 기반 AI에서, 요즘 핫한 챗GPT까지! 학습의 진화를 추적합니다.

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 :)

인공지능이 처음인 사람의 눈높이에 맞춘 인공지능 입문 강의! 데이터부터 생성형 AI까지 핵심 개념을 쉽게 정리했습니다. 인공지능을 만드는 것이 아닌 질문하고 설명할 수 있는 수준의 실무 이해를 목표로 합니다.