课程链接: https://www.udemy.com/course/keras-deep-learning/
최근 인공지능 분야가 급속히 발전하면서 딥러닝은 머신러닝의 핵심 기술로 자리 잡았습니다. ‘Keras를 활용한 딥러닝 입문’ 강좌는 딥러닝의 기본 개념부터 실습까지 체계적으로 배울 수 있어 초보자에게 매우 적합합니다. 이 강좌는 인공신경망(ANN)의 원리와 다양한 빅데이터를 활용한 학습 방법을 상세히 설명하며, 특히 Keras라는 강력한 딥러닝 프레임워크를 이용해 실습을 진행합니다. 강의를 통해 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에 딥러닝이 어떻게 적용되는지 이해할 수 있으며, 실무에 바로 활용 가능한 기초 능력을 키울 수 있습니다. 강좌의 커리큘럼은 상세하게 제공되지 않지만, 강사님의 설명과 실습 중심 수업 덕분에 쉽게 따라 할 수 있습니다. 딥러닝을 처음 접하는 분들이라면 이 강좌를 통해 튼튼한 기초를 다지고, 더 심도 있는 학습으로 나아가기를 추천드립니다.
课程链接: https://www.udemy.com/course/codingxnsnlp/
최근 인공지능과 데이터 사이언스 분야가 급성장하면서 자연어처리(NLP)의 중요성도 점점 높아지고 있습니다. 이번 Udemy 강좌는 초급자도 쉽게 따라할 수 있도록 구성된 ‘내손으로 자연어처리 with Python 감정분류와 포털뉴스 검색 프로젝트’입니다. 이 강좌는 Python 언어를 활용하여 인터넷 페이지와 다양한 문서에서 텍스트 유사도 판단과 분류 기술을 익히는 데 초점을 맞추고 있으며, Google Colab을 통해 간편하게 실습할 수 있는 것이 큰 장점입니다.
강좌의 핵심 내용은 자연어 처리의 기초 이론부터 딥러닝 기반의 자연어 이해 방법, 텍스트 데이터 전처리, 추천 시스템, 워드 임베딩 등을 포함하고 있습니다. 실제 영화 리뷰 데이터를 활용한 감정분류 프로젝트와 포털뉴스의 RSS 데이터를 검색하는 기사 검색엔진 프로젝트를 통해 실무에 바로 적용 가능한 실습을 경험할 수 있습니다. 파이썬의 다양한 패키지(scikit-learn, Keras, TensorFlow, numpy 등)를 이용하여 자연어처리 과정을 체계적으로 배울 수 있어 데이터 분석과 AI 분야에 입문하는 분들에게 강력히 추천합니다.
이 강좌를 통해 자연어처리 기술의 기본 개념을 익히고, 실전 프로젝트를 수행하며 자신만의 자연어처리 역량을 키울 수 있습니다. Python을 이용한 자연어처리 실습을 시작하고 싶은 초보자 분들께 꼭 추천드리며, 앞으로의 데이터 분석과 AI 개발에 큰 도움이 될 것입니다.
课程链接: https://www.udemy.com/course/llm-part2-langchain-chatgpt/
최근 AI와 자연어처리 분야에 관심이 많아지면서, 많은 개발자와 연구자들이 자신만의 대화형 AI 시스템을 구축하는 방법을 찾고 있습니다. 이번에 소개할 Udemy 강좌 ‘모두를 위한 대규모 언어모델 LLM Part2 – 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기’는 이러한 수요를 충족시켜주는 매우 유용한 강좌입니다.
이 강좌는 파이썬 기반의 랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용법을 체계적으로 배울 수 있도록 구성되어 있습니다. 강의 내용은 간단한 챗봇부터 복잡한 대화형 AI 시스템까지 다양한 프로젝트를 진행하며, 실습 중심의 학습을 통해 실무에 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다.
특히, 이 강좌는 랭체인 라이브러리의 다양한 기능들을 쉽게 이해할 수 있도록 친절하게 설명되어 있으며, 자연어처리와 LLM에 대한 기초 지식이 있는 분들에게 딱 맞는 내용입니다. 강사님은 실무 경험이 풍부하며, 강의는 명확하고 쉽게 따라 할 수 있도록 구성되어 있습니다.
개인적으로 이 강좌를 강력히 추천하는 이유는, 자신만의 ChatGPT를 만들고 싶은 분뿐만 아니라, 랭체인 라이브러리를 활용한 다양한 자연어처리 프로젝트에 관심이 있는 분들에게도 큰 도움이 되기 때문입니다. 강좌를 수강한 후에는 나만의 맞춤형 AI 챗봇을 만들어볼 수 있을 뿐만 아니라, 앞으로의 AI 연구와 개발에 있어서도 훌륭한 기초를 다질 수 있습니다.
만약 자연어처리와 LLM에 대한 기초 지식을 이미 갖추고 있다면, 이 강좌를 통해 랭체인 라이브러리의 강력한 기능들을 배우고, 실질적인 프로젝트에 적용하는 능력을 키우시길 추천드립니다!
课程链接: https://www.udemy.com/course/llm-part2-langchain-chatgpt/
课程链接: https://www.udemy.com/course/llm-raglangchain-5/
최근 AI 분야의 빠른 발전으로 자연어 처리(NLP) 기술이 많은 관심을 받고 있습니다. 이번에 소개할 Udemy 강좌인 ‘LLM기초와 RAG·LangChain: 5시간 마스터 코스’는 이러한 최신 트렌드를 빠르게 배우고 싶은 분들에게 딱 맞는 교육 과정입니다. 이 강의는 대규모 언어모델(LLM), LangChain, RAG( Retrieval-Augmented Generation) 기술을 5시간 만에 체계적으로 익힐 수 있도록 설계되어 있어, AI 기반 비즈니스 문제 해결에 큰 도움을 줄 수 있습니다.
강의는 LLM의 기본 원리와 최신 기술 동향을 이해하는 것부터 시작하여, ChatGPT 및 OpenAI API 활용법, 실무 프로젝트 개발, 데이터베이스 분석, PDF 질의응답 시스템, 리뷰 답변 생성 등 다양한 실습이 포함되어 있습니다. 특히 RAG 기술을 활용해 복잡한 데이터 처리와 웹 기반 질의응답 시스템 구축 방법, OpenAI API의 Function Calling 기능까지 다루어 실무에 바로 적용할 수 있는 능력을 키울 수 있습니다.
초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 구성된 이 강좌는 빠른 시간 내에 최신 AI 기술의 핵심을 습득하고 싶은 분들께 강력히 추천합니다. 실무 프로젝트와 실습 중심의 커리큘럼 덕분에, 배운 내용을 바로 현실 업무에 적용할 수 있는 실력을 갖추게 될 것입니다. AI 기술을 빠르게 습득하고 싶다면, 지금 바로 이 강좌를 수강해 보세요!
课程链接: https://www.udemy.com/course/natural-language-processing-in-python-korean/
이번에 Udemy에서 수강한 【AI 자막】 머신 러닝: Python에서의 자연어 처리 마스터하기! (V2) 강의를 정말 강력히 추천합니다. 이 강의는 자연어 처리(NLP)를 깊이 있게 배우고 싶은 분들에게 최적화된 커리큘럼으로, 벡터 모델, 확률 모델, 머신러닝, 딥러닝 등 4개의 핵심 영역을 포괄적으로 다루고 있습니다.
특히 텍스트 전처리 방법, 텍스트 분류, 검색 엔진, 텍스트 생성 등 실무에 바로 적용 가능한 기술들을 쉽게 설명하며, 실제 코드 예제와 함께 진행되어 이해도를 높여줍니다. 또한, 최신 딥러닝 아키텍처인 CNN, RNN, 그리고 Transformer 기반 BERT와 GPT-3까지 심도 있게 다루어, 최신 AI 트렌드와 기술을 자연스럽게 익힐 수 있습니다.
강의의 가장 큰 장점은 상세한 코드 설명과 수학적 배경 설명이 균형 있게 구성되어 있어, 초보자도 쉽게 따라올 수 있다는 점입니다. 또한, 모든 강의 영상에는 한글 AI 자막이 제공되어 언어 장벽 없이 학습 가능하며, 질문은 영어로 Q&A 게시판에 남기면 강사님께서 성심껏 답변해 주십니다.
이 강의를 통해 자연어 처리 분야의 기초부터 최신 기술까지 탄탄하게 다질 수 있으며, 머신러닝과 딥러닝에 대한 자신감도 함께 키울 수 있습니다. 자연어 처리 전문가 또는 AI 분야 입문을 희망하는 모든 분께 적극 추천드립니다!
课程链接: https://www.udemy.com/course/natural-language-processing-in-python-korean/