바이브 코딩
Cursor AI로 만드는 RAG 웹 애플리케이션 구축
AI와 협업해 코드를 작성하는 새로운 방식, 바이브코딩을 통해 Cursor AI 활용법을 배웁니다.
Django 백엔드와 프론트엔드 개발, 문서 임베딩·인덱싱을 거쳐 나만의 RAG 웹앱을 완성합니다.
실습 위주로 진행되어 하루 만에 실무에 바로 적용 가능한 결과물을 얻을 수 있습니다.
#바이브코딩 #vide coding #RAG #Cursor AI
Agentic AI 실무
바이브코딩으로 하루 만에 마스터하는 Agentic AI 실무
마이크로소프트가 제시하는 미래 기업의 에이전틱 AI 도입 방향을 ProcessGPT 오픈소스로 MCP/A2A/멀티에이전트 시스템 구축
#바이브코딩 #vide coding #Agentic AI
파이썬 개발문법 및 Restful API
FastAPI로 시작하는 코딩 여행: 실무 지식 향상 VOD
파이썬 개발 문법 및 FastAPI 프레임워크의 핵심 기능을 습득하고, RESTful API를 구축하며 실전 프로젝트에서 필요한 기술 스택을 확보
#FastAPI #RESTful #Python #웹 개발 #파이썬
데이터 패턴, 예측 모델링(머신러닝)
데이터의 비밀을 풀어라: 머신러닝의 시작
머신러닝을 통해 다양한 데이터에서 의미 있는 패턴을 찾아내고, 이를 기반으로 효과적인 예측 모델을 구성하는 기술을 습득합니다.
#KNN #회귀모델 #Decision Tree #K-분할 교차 검증 #앙상블
신경망 구축과 최적화(딥러닝)
인공지능 시대의 필수기술: 재직자를 위한 딥러닝 강좌
딥러닝 모델의 다양한 유형을 이해하고 구축하는 능력과 이미지 및 순차적 데이터에 대한 딥러닝 응용 역량을 향상시킵니다.
#CRISP-DM #신경망 이해 #회귀 모델 평가 #CNN
컴퓨터 비젼
컴퓨터 비전 입문: 객체 검출과 영상 분할의 기본
PyTorch와 TensorFlow를 사용하여 신경망을 구축하고 CNN 아키텍처를 탐구하며, 객체 검출 및 영상 분할 기술의 기초를 마스터하는 데 필요한 지식과 기술을 갖출 수
있습니다.
#PyTorch vs Tensorflow #CNN #객체 검출 #오토인코더 #영상 분할
자연어 처리
현직자를 위한 NLP 딥러닝: 이론부터 실제 적용까지
NLP 기술 학습으로 자연어 처리의 이해를 높이고, Word2Vec과 Seq2Seq 모델을 활용하여 자연어 생성 능력 향상 및 Transformer 아키텍처 습득하여 실전 활용을
목표로 합니다.
#자연어처리 #Word Embedding #시퀀스-투-시퀀스(Seq2Seq) 모델 #Attention 메커니즘
강화학습
강화학습 A to Z: 현직자를 위한 실무 알고리즘 교육
수식에 대한 이해 방법, 딥러닝 강화학습 알고리즘 및 강화학습을 통해 최적 의사결정 모델을 개발 방법 학습
#강화학습
Transformer & Hugging Face
현대 자연어 처리의 딥러닝: Attention부터 GPT까지
순환 신경망 이후 자연어처리의 혁신을 가져온 Transformer를 활용한 다양한 자연어처리 작업(번역 및 텍스트 요약)을 학습
#Transformer #Hugging Face #ELMo #BERT #GPT
Image Captioning
AI의 눈을 통해 보는 세계: Image Captioning 전문가 되기
이미지 캡셔닝의 기본 원리부터 심화 기법까지 습득하고, 실무 프로젝트에 적용할 수 있는 전문 능력 개발.
#이미지 캡셔닝 #데이터 전처리 #모델 구조 #학습 최적화 #평가 지표 #실무 적용
3D Reconstruction
현실을 재구성하는 기술: 실무자를 위한 3D Reconstruction
실무적 3D Reconstruction 기술을 습득하여 프로젝트 수행 능력 및 전문 지식 강화
#3D Reconstruction #데이터 스캐닝 #메쉬 생성 #포토그래메트리 #렌더링 #딥러닝
Image Generation
창조적 이미지 생성: GANs와 VAEs로 미래 디자인하기
이미지 생성 분야의 핵심 원리, 기술 및 실무 적용 방법을 종합적으로 이해하고, 실제 프로젝트에 창의적으로 활용할 수 있는 전문 능력 배양
#이미지 생성 #GANs #VAEs #스타일 전이 #실무 프로젝트 #기술 혁신
Summarization
데이터 요약의 예술: 자동화 기술로 전문가 되기
자동화된 요약 기술의 원리를 이해하고, 실제 요약 프로젝트를 수행하여 데이터 기반 요약 솔루션을 개발하는 전문 능력 함양.
#자동 요약 #추출적 요약 #생성적 요약 #신경망 요약 #성능 최적화 #요약 평가
Translation
신경망을 활용한 번역 전문가 되기
번역 기술의 기본 원리에서부터 최신 신경망 모델의 구축 및 최적화 방법까지 실습을 통해 배우며, 실제 번역 프로젝트에 적용할 수 있는 전문 능력 함양,
#OpenNMT RNN encoder-decoder #Facebook fairseq #실무 프로젝트
Question Answering
실무자를 위한 질의응답 시스템 개발 완전 가이드
질의응답 시스템의 설계부터 구현, 배포까지의 전 과정을 실습을 통해 마스터하며, 실무에서 즉시 적용 가능한 실용적 기술과 전략을 습득.
#Q&A 시스템 #데이터 전처리 #신경망 모델 #자연어 처리 #성능 최적화 #시스템 배포
Segmentation
U-Net과 FCN을 활용한 실전 세그멘테이션 기술
세그멘테이션의 기본 원리부터 최신 딥러닝 모델을 활용한 실습까지 마스터하며, 다양한 분야에서 실제 문제 해결을 위한 응용 능력 개발.
#이미지 세그멘테이션 #U-Net #FCN #딥러닝 #성능 최적화 #실습 프로젝트
Anomaly Detection
현장 안전 강화를 위한 CCTV내 안전 AI 모델 적용
이상 탐지 프로젝트를 통해 안전 장비 인식 및 처리 능력을 개발하고, 실제 산업 현장에서 바로 적용 가능한 고도화된 분석 기술을 습득하실 수 있습니다.
#이상 탐지 #안전장비 인식 #실시간 모니터링 #이미지 분석 #모델 최적화 #산업 현장 적용
Sentiment Analysis
API부터 NLP까지: 통합 감성 분석 프로젝트 실습
감정 분석의 기초부터 고급 기법까지 학습하고, 실제 데이터를 사용한 실습을 통해 모델 구축 및 최적화 방법을 마스터합니다.
#감정 분석 #데이터 전처리 #머신러닝 #딥러닝 #자연어 처리 #프로젝트 실습
Natural Language Inference
NLI를 활용한 가짜 뉴스 탐지: 실습에서 실제 적용까지
자연어 추론의 기본 원리에서부터 고급 모델링 전략까지 실습을 통해 이해하고, 다양한 실제 문제에 NLI를 적용할 수 있는 능력 함양.
#자연어 추론 #데이터셋 #전처리 #BERT #모델 평가 #실제 적용
콘텐츠기반 추천시스템
개인화 추천 시스템 마스터클래스: RMSE와 NDCG로 성능 이해하기
컨텐츠 기반 추천시스템에 대해 학습하며, 각 알고리즘 특징과 성능차이에 대해 이해한다.
#RMSE #NDCG #컨텐츠 기반 추천 시스템 #협업 필터링 #Matrix Factorization #SGD/ALS
딥러닝기반 추천시스템
혁신적인 추천 알고리즘: Neural Collaborative Filtering에서 DeepFM까지
딥러닝 기반 추천시스템에 대해 학습하며, 각 알고리즘 특징과 성능차이에 대해 이해한다.
#추천 시스템 #Neural Collaborative Filtering #Factorization Machine #Wide & Deep Learning #DeepFM
Vector DB
AI와 Vector DB를 이용한 데이터 관리 및 검색 혁신
Vector DB와 Chroma를 포함한 현대적인 데이터 관리 및 검색 시스템의 기본 원리를 이해
#Language Processing #RAG Architecture #Data Vectorization #OpenAI API #Vector DB #Faiss
LLM 파인튜닝
고급 LLM 파인튜닝 전략: Engineering에서 Diffusion 모델까지
LLM의 다양한 Fine-tuning 방법, Prompt Engineering, LoRA, RAG, LangChain을 포함한 최신 기술들을 학습하고, 실습을 통해 LDM과 같은
모델의 실질적인 Fine-tuning 및 응용을 탐구하는 것을 목표
#Fine-tuning #Prompt Engineering #LoRA #RAG #Chain of Thought #LDM
RAG
AI 데이터 관리: RAG로 구축하는 검색 강화 시스템
검색 증강 생성(RAG)의 기초와 발전사, RAG의 구성 요소 및 sparse vs dense retrieval model 비교에 대한 이해를 통해, RAG의 다양한 응용과 사용
사례를 파악
#RAG #llamaindex #프롬프트 엔지니어링 #FastAPI #HTML 문서 파싱 #LLM
sLLM을 위한 모델 경량화 및 모델서빙
경량화에서 서빙까지: sLLM을 위한 실용적인 프레임워크와 최적화 기법
모델 경량화의 핵심 기술들인 Quantization, Pruning, Knowledge Distillation을 학습하고, sLLM(small Large Language
Models)의 구축 및 실습을 통해 경량화된 모델의 성능을 탐구
#모델 경량화 #Quantization #Pruning #Knowledge Distillation #모델 서빙
