Python과 Scikit-learn을 활용하여 보스턴 주택 데이터셋의 가격을 예측하는 머신러닝 모델을 구축합니다. 데이터 전처리, 선형 회귀, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 앙상블 기법, 하이퍼파라미터 튜닝을 포함한 상세 가이드를 제공합니다.

생성형 모델의 원리와 랜덤성, 조건성을 활용한 텍스트·이미지·오디오 생성 방법을 설명합니다.

퍼셉트론과 다층 퍼셉트론(MLP)의 개념, 신경망의 학습 과정, 경사하강법, 활성화 함수 등을 설명하고, PyTorch를 활용한 신경망 구현 예제를 제공합니다.

생성형 AI의 개념, 개발 과정에서의 어려움, 그리고 이를 극복하기 위한 파인 튜닝의 중요성에 대해 다룹니다.

딥러닝 기초, AI 활용, 웹 개발, PyTorch, NLP 모델 실습까지

Hugging Face 모델의 사전 학습(Pre-training)과 파인 튜닝(Fine-tuning)의 개념을 배우고, IMDb 데이터셋을 활용해 BERT 모델을 파인 튜닝하는 방법

Hugging Face의 Transformers 라이브러리를 활용해 BERT, GPT-2, RoBERTa 등 다양한 NLP 모델을 쉽게 사용하는 방법

웹의 기초 개념부터 프론트엔드, 백엔드, 웹 보안, 웹3.0, 클라우드 호스팅, 웹 접근성까지. 웹 개발 입문 가이드

PyTorch의 기본 개념과 텐서를 활용한 연산

GitHub의 오픈소스 프로젝트를 활용하여 다양한 AI 프로젝트를 시작하는 방법 소개