DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)

머신러닝을 공부하고 싶지만 통계학적 지식이 부족한 사람들 위한 강의 입니다.

데이터사이언스, 인공지능을 처음 공부하는 비전공자 또는 고등학생들을 위한 강의입니다. 인공지능과 머신러닝의 개념에 대해 이해하고, 관련 직업을 갖기 위해 어떤 노력을 해야하는지 알려드립니다.

코알못을 위한 R프로그래밍 기초 강의입니다. 딱 두 번만 저와 함께 코드를 따라 쳐보세요. 자연스레 코잘알로 거듭나실 겁니다!

이론과 실전은 다릅니다. 머신러닝의 기본 개념을 파악하고, 꼭 알아야 할 여러 모델들의 핵심 개념과 이론을 소개합니다. 그리고, 다양한 데이터를 다루어 보면서 실전에 도움되는 여러 기법들과 노하우를 공유합니다.

R의 기초 문법과 자주 쓰는 함수, 그리고 유용하게 쓰이는 중~고급 테크닉을 담은 PDF 교재입니다.

기본적인 자연어처리 기법(Natural Language Processing)과 딥러닝을 활용한 다양한 텍스트 task에 대해 다룹니다.

증권시장에 사장되어있는 전 종목을 수집하고 관리하는 방법에 대해 배웁니다. 자동화를 통해 매일매일 주가를 새로 수집하고 업종별 종목 트렌드도 파악할수 있는 Dashboard까지 shiny를 통해 제작해 봅니다.

GAN(Generative Adversarial Networks)에 대하여 쉽고 정확하게 배워봅니다.

딥러닝의 기본 뼈대인 MLP부터 CNN, RNN까지 쉽고 빠르게 배워봅니다.

Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.

R을 통해 무작정 datascience를 해보는 강의 입니다. 데이터를 불러오는 것부터 모델 구축 및 모델 성능 전략까지 한줄한줄 쳐보면서 배웁니다.

R프로그래밍을 위한 자주 사용하는 함수와 코드를 효율적으로 작성하는법과 중급 기법에대해 다룹니다.

R을 통해 네트워크 그리는 방법에 대해서 배웁니다. 네트워크를 그리는 것 자체 보다 네트워크에 들어갈 데이터의 형태를 구축하는 것과 네트워크를 이쁘게 그리는 방법에 초점을 둡니다.

프로그래밍 기초적인 지식도 배웠고 크롤링도 배웠고 텍스트 마이닝 강의도 들었는데, 실제로 프로젝트 하면 막막하셨나요? 저와 함께 프로젝트를 처음부터 끝까지 진행해 보는 강의입니다.

텍스트 마이닝 실전 프로젝트 입니다. 데이터 수집부터 감성분석 데이터 시각화까지 한번에 쭈욱 해보는 강의입니다!!

R프로그래밍에 대해 전혀 모르시는 분을 대상으로 하는 R프로그래밍 기초를 다지는 수업입니다.

R을 통해 텍스트의 top keyword / wordcloud / 감성분석 / Topic modeling까지 같이 차근차근 해보는 강의 입니다.

자유자재로 크롤링 할 수 있도록 만들어 드립니다. 대부분의 강의는 라이브 코딩으로 진행됩니다. 제가 코딩을 할때 같이 한줄한줄 따라 쳐주세요!

기초적인 R프로그래밍 실력을 쌓고 기본적인 크롤링 기법을 익힙니다 코드를 직접 작성하면서 한줄한줄 설명해 드립니다

✅ 전체 (1) ~ (6)의 시리즈 중, (5) 아토믹 연산(atomic op)으로 최적화 ✅ NVIDIA GPU + CUDA 프로그래밍을 기초부터 차근차근 설명합니다. ✅ C++/C 언어로 배열/행렬/이미지처리/통계처리/정렬 등을 병렬 컴퓨팅으로 매우 빠르게 처리합니다.

AI 데이터 분석 및 모델링 결과를 Web Program 으로 만들어 보세요.

딥러닝의 근간이 되는 이론들의 컨셉을 정확하게 직관화할 수 있게 도와드립니다.

딥러닝(Deep Learning)을 텐서플로(Tensorflow)를 활용하여 학습할 수 있는 강의입니다. 선형(Linear) 회귀, 로지스틱(Logistic) 회귀, 소프트맥스(Softmax) 회귀 모델을 배우고, 최종적으로 패션 이미지를 분류할 수 있는 MLP 모델을 만들어보세요!

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다!

AI 기업리뷰를 통해 AI 기술이 우리의 현재와 미래를 어떻게 바꿔나갈지를 다양한 사례를 통해 살펴봅니다. AI 프로젝트를 진행하기 위해 필요한 요소들을 살펴봄으로써 다가올 AI Transformation을 준비합니다.

Python 초보자의 눈높이에 맞춰 가장 쉽고 가장 실용적인 과정으로 기획된 입문 강의로 Streamlit을 활용한 직관적인 대시보드, 배포를 위한 Google Cloud Platform 등을 배웁니다. 또한, 빅데이터 분석기사 실기 준비도 같이 할 수 있습니다.

CUDA는 GPU 프로그래밍 언어입니다. C, C++를 변경해서 만든 언어라 C, C++ 개발자라면 누구나 쉽게 접근할 수 있습니다. 하지만 GPU 머신과 CUDA 프로그래밍의 특성을 반드시 이해하셔야 합니다. 본 강좌는 GPU 머신을 이해하고 CUDA를 작성하여 딥러닝의 기초 연산인 행렬곱을 실행합니다. 이 과정을 통해 여러분은 GPU 프로그래밍을 능숙하게 다루실 수 있습니다.

데이터 과학의 핵심은 방대한 데이터를 체계적으로 분석하는 능력을 지닌 인간을 잘 모방하는 것! 해당 과정을 통해 데이터 과학의 기본이 되는 과학적 모델링을 이해하기 위한 기초적인 수학 지식을 리마인드 할 수 있습니다.

데이터 분석 전문가로 거듭나기 위한 시계열 강의! 이론과 실기에 강한 분석가가 되어 봅시다!

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.

ML 실험 관리, 아직도 수작업으로 하시나요? 🤔 MLflow로 실험 추적부터 모델 배포까지 자동화하고, 개발 생산성을 확 끌어올려 보세요! 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어라면 필수 스킬 💡 지금 바로 시작하세요! 🚀

AI 시대의 개발자를 위한 필수 스킬, 프롬프트 설계 능력을 완벽히 마스터하세요

가상환경의 개념과 설정하는 방법을 배웁니다.

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

머신러닝, 딥러닝에서 생성형 AI까지 이르는 핵심 이론을 한번에 정리를 합니다. 그리고 쉬운 파이썬 코드로 다양한 생성형 AI 애플리케이션을 구현함으로써 AI 개발자로서 첫걸음을 뗄 수 있습니다.

코딩이 필요 없는 무료 데이터 시각화 툴 'HEARTCOUNT(하트카운트)'의 활용법을 다루는 열 번째 웨비나의 다시보기 영상입니다. 데이터 학습이나 툴을 익히는 데 드는 시간을 이제 데이터에서 업무에 필요한 정보를 찾는 데 사용하세요.

이 강의를 통해 멀티에이전트, 커리큘럼 학습, 분산학습 등 머신러닝 에이전트의 다양한 기능들을 배우고 직접 사용해볼 수 있습니다. 또한 호기심 기반 탐험, 가변적인 입력에도 대응 가능한 강화학습 알고리즘에 대해서도 학습할 수 있습니다.

4차 산업혁명 기술의 핵심인 ICBM (IoT, Cloud, Big Data, ML) 및 자율주행차, 메타버스 등의 관련 기술을 기초부터 학습하여, 향후 기술의 변화를 대비할 수 있는 역량을 키우도록 합니다.

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.