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IT·프로그래밍 ㅣ 코딩박사 잇잇쌤

Python으로 배우는 인공지능 기초

총 29개의 강의 (9시간43분)

수강기간 30일

최고 평점

★ ★ ★ ★ ★

(5)

총 4개의 수강후기

IT·프로그래밍 ㅣ 코딩박사 잇잇쌤

Python으로 배우는 인공지능 기초

총 29개의 강의 (9시간43분)

수강기간 30일

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정가

380,000원

할인가

61%

150,000원

최대 적립 포인트

15,000P

※ 유의사항

ㆍ포인트란? 메가스터디아카데미가 인강사이트 회원에게 부여하는 혜택으로 인강 사이트에서 강좌 결제 시 사용ㆍ적립이 가능한 적립금입니다. 포인트 사용 시에는 유효기간 종료일이 먼저 도래하는 순서대로 사용됩니다. ㆍ포인트는 별도의 소멸 정책을 적용합니다. ㆍ포인트는 적립 조건에 따라 유효기한이 다를 수 있습니다. ㆍ유효기한이 만료된 포인트는 자정에 소멸되며, 소멸된 포인트는 복원할 수 없습니다. → 예시 ) 유효기한이 1월 1일까지인 포인트 : 미사용시 1월 1일 24시에 소멸 됨. ※ 포인트 적립/사용의 한도 그리고 유효기간 등은 향후 공지를 통해 확인 할 수 있습니다.

강좌소개

우리가 배울 내용이에요!

“ 인공지능의 기초부터 차근차근, 코딩박사 잇잇쌤과 함께! ”
인공지능 개발을 위한 최적의 환경 구글 코랩(Colab)으로 AI를 쉽고 재미있게 배워요.

Python으로 배우는 인공지능 AI
Pytorch와 TensorFlow
인공지능 AI 딥러닝

전 세계가 주목하는 인공지능 AI

비즈니스 영역은 물론 우리의 일상생활까지 빠르게 영역을 확장하고 있는 인공지능 AI.
인공지능 AI가 세상을 어떻게 바꾸고 있는지, 그리고 이 모든 걸 우리가 어떻게 활용할 수 있는지 궁금하지 않나요? Python의 기본부터 AI의 가장 핫한 개념까지 실무 예제와 함께 배울 수 있는 이 강의를 통해 여러분도 AI 전문가로의 첫 걸음을 내딛어 보세요! 이는 빠르게 변화하는 디지털 시대에서 여러분에게 새로운 기회와 경쟁력을 가져다줄 거예요.

인공지능을 처음 접하는 분들이나, 기초는 알지만 실제로 어떻게 적용하는지 배우고 싶은 분들, 실무에 바로 적용할 수 있는 실력을 키우고 싶은 분들에게 이 강의를 추천드립니다.

왜 이 강의를 들어야 할까요?

쉽고 재미있게 시작하기
인공지능의 어려운 진입장벽을 낮추고, 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 기초부터 차근차근 설명합니다.

수학적 복잡성 제거
공식이나 복잡한 수학은 배제하고, 실제로 코드를 작성하면서 배울 수 있도록 구성했습니다.

실무 중심의 실습
단순한 예제가 아닌, 실제로 사용할 수 있는 실무 중심의 예제로 구성해서 실력을 한 단계 업그레이드 할 수 있습니다.

AI 전문가 '코딩박사 잇잇쌤'

안녕하세요. 인공지능의 세계로 여러분을 초대할 AI 전문가 '코딩박사 잇잇쌤' 입니다!

13년 실무 경력을 바탕으로 제 오랜 시간의 노하우를 담아 특별하게 준비한 이 인공지능 강의를 여러분들에게 소개하게 되어 정말 기쁩니다.
많은 분들이 인공지능을 복잡하고 어렵게 느끼실 수 있어요. 하지만 제 강의는 그런 걱정을 조금씩 해소해 드릴 거예요. 복잡한 용어나 이론은 최소화하고, 실전에 도움이 되는 필수 내용만을 알기 쉽게 풀어서 설명할 예정입니다.
특히, 이 강의는 AI에 처음 입문하는 분들이나 비전공자분들도 부담 없이 들을 수 있도록 기초부터 차근차근 설명하도록 구성하였습니다. 인공지능을 더 친근하게 느끼고, 여러분이 이 분야에 자신감을 가질 수 있도록 실전 예제들을 함께 준비했으니 저만 믿고 따라오세요!

이제 인공지능의 멋진 세계로 첫걸음을 내디딜 준비가 되셨나요?
준비가 되셨다면, 우리 함께 강의에서 만나요!

어떻게 학습하면 될까요?

• Python 기초 다지기

인공지능을 위한 Python의 변수, 조건문, 반복문, 자료형 등 기본 구조를 학습하고, 구글 코랩(Colab)에서의 코드 실행 방법을 익힙니다. Python은 인공지능을 배우기 위한 첫걸음이므로, 이 부분을 탄탄히 해두면 후에 복잡한 개념들을 쉽게 이해할 수 있습니다.
※ Python을 이미 학습한 경험이 있다면 인공지능 과정을 좀 더 쉽게 따라갈 수 있습니다.

▼

• 인공지능 기초 이해하기

인공지능에 대한 기본적인 이론을 배우며 개념을 학습합니다. 복잡한 수학은 제외하고, 코랩(Colab)을 사용하여 실제로 사용되는 코드와 그 적용 방법에 초첨을 맞춥니다.

▼

• Pytorch와 TensorFlow 프레임워크 학습

Pytorch와 TensorFlow의 기본 사용법을 배우고, 각각의 특성을 비교해 보면서 어떻게 모델을 구축하고 훈련시키는지 실습을 통해 실제로 모델을 구현해 봅니다. 이 단계에서 기본적인 신경망부터 시작하여 점차 다양한 딥러닝 모델을 구현하는 방법을 배웁니다.

▼

• 라이브러리 활용 및 실습

Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 등 필수 라이브러리들을 배우고 실습합니다. 각 라이브러리를 어떻게 활용하는지 실제 예제를 통해 설명하여, 여러분이 스스로 데이터를 다루고 분석할 수 있도록 합니다.

▼

• 실무 중심 프로젝트

실무에서 활용할 수 있는 실질적인 예제들로 프로젝트를 진행합니다. 이는 단순한 연습이 아니라 실제 환경에서 적용 가능한 실력을 키우기 위함입니다. 이 과정을 통해 여러분은 직접 코드를 작성하고, 문제를 해결하는 경험을 쌓게 됩니다.

이런 분들께 추천해요!

AI 인공지능이 처음인 분
AI분야 직무을 준비하는 분
AI로 스킬업을 희망하는 분

사용 프로그램을 알려드릴게요!

Python
google colab

커리큘럼 총 29강

인공지능을 위한 Python

10강

04:05:01

1. Intro

FREE

28:40

2. 환경설정

19:54

3. 파이썬 베이직

39:31

4. 반복문과 제어문

29:14

5. 데이터타입과 리스트

37:52

6. 파일 다루기

08:08

7. 모듈과 패키지

11:00

8. 클래스와 객체 지향 프로그래밍-[프로젝트] 챗봇 구현하기

25:12

9. 예외처리

23:26

10. 입력과 출력

22:04

인공지능의 시작! AI basic

2강

49:13

11. 인공지능의 개념

24:45

12. 신경망의 기본 개념

24:28

딥러닝 대표 프레임워크 : Pytorch와 TensorFlow

3강

47:31

13. Pytorch란 무엇인가

20:48

14. Pytorch 신경망 구현하기

09:28

15. Pytorch와 TensorFlow를 비교하고, TensorFlow로 인공신경망 구현하기

17:15

딥러닝을 위한 인기 AI Library

9강

02:44:56

16. Numpy : 데이터 계산

17:35

17. Pandas : 데이터 분석 및 조작

27:35

18. Matplotlib : 시각화

12:10

19. scikit-learn

23:50

20. Keras : 신경망 개발

31:27

21. OpenCV

11:55

22. NLTK

14:00

23. pyQT（windows）

16:08

24. Web Server library

10:16

[프로젝트] Deep Learning Tutorial

5강

01:16:46

25. 음성 인식（Speech Recognition）

10:19

26. 이미지 분류 （Image Classification）

11:07

27. 텍스트 음성변환 （Text to Speech, TTS）

29:21

28. 생성형 AI 사이클 GAN 사용법

13:49

29. PDF 딥러닝

12:10

커리큘럼 전체보기

수강후기

수강생 총 평점

5
MEGA가 추천하는 이유

“ 인공지능을 직접 구현해 보고 싶다면! ”

비전공자도, 비개발자도 누구나 인공지능을 구현할 수 있어요! 가장 배우기 쉬운 'Python'을 기본으로 AI 모델링에 필요한 다양한 라이브러리를 함께 배울 수

후기 총 4개

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디자인·영상

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강남 ART 전문관

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Python

google colab

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인공지능을 위한 Python

10강

04:05:01

1. Intro

28:40

2. 환경설정

19:54

3. 파이썬 베이직

39:31

4. 반복문과 제어문

29:14

5. 데이터타입과 리스트

37:52

6. 파일 다루기

08:08

7. 모듈과 패키지

11:00

8. 클래스와 객체 지향 프로그래밍-[프로젝트] 챗봇 구현하기

25:12

9. 예외처리

23:26

10. 입력과 출력

22:04

인공지능의 시작! AI basic

2강