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비즈니스 의사결정을 위한 SQL 데이터 분석 입문
NCS 데이터베이스 추출 기준에 따라 RDBMS에서 원하는 비즈니스 데이터를 직접 조회하고 집계하는 필수 SQL을 배웁니다.
탐색적 데이터 분석(EDA) 실무: 데이터 속 패턴과 통계적 통찰 도출
NCS 데이터 탐색 기준에 맞춰 Matplotlib과 Seaborn으로 데이터의 숨겨진 분포와 상관관계를 시각화하고 통찰을 얻습니다.
파이썬 데이터 과학 기초: NumPy & Pandas 데이터 랭글링 완전 정복
NCS 빅데이터 수집/정제 기준에 따라 대용량 표 데이터를 자유자재로 다루는 NumPy 배열과 Pandas 핵심 기법을...
의료/바이오 특화 AI: 의료 영상 및 헬스케어 데이터 분석 실습
DICOM 표준 의료 영상 데이터와 전자의무기록(EHR)을 분석하고 질환 분류 및 병변 분할 딥러닝 모델을 구현합니다.
경량 딥러닝 모델 최적화: ONNX 변환 및 TensorRT 가속화
무거운 PyTorch 딥러닝 모델을 ONNX 범용 포맷으로 변환하고 NVIDIA TensorRT로 추론 속도를 5배 이상 끌어올립니다.
Docker & FastAPI를 활용한 AI 모델 서빙 및 REST API 구축
훈련된 머신러닝/딥러닝 모델을 현대적인 고속 FastAPI 웹 서버로 감싸고 Docker 컨테이너로 패키징하여 배포합니다.
MLOps 엔지니어링 기초: MLflow로 모델 실험 관리 및 레지스트리 구축
머신러닝 실험 파라미터, 지표, 모델 아티팩트를 체계적으로 추적하고 버전 관리하는 MLOps 표준 실무를 습득합니다.
강화학습(Reinforcement Learning) 입문: Q-Learning부터 DQN까지
에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 극대화하는 시행착오 학습 원리를 OpenAI Gym과 PyTorch로 실습합니다.
이상 탐지(Anomaly Detection) 실무: 산업 설비 및 금융 이상 거래 감지
정상 데이터 속에 숨은 1% 미만의 희귀 이상 징후를 머신러닝 Isolation Forest와 오토인코더(Autoencoder)로 탐지합니다.
추천 시스템(Recommendation System) 구축 실전: 협업 필터링부터 딥러닝까지
넷플릭스, 유튜브, 쿠팡의 핵심 엔진인 추천 알고리즘을 콘텐츠 기반, 협업 필터링, 행렬 분해(SVD)로 직접 구현합니다.
시계열 데이터 분석 및 머신러닝 예측 모델링 (ARIMA & Prophet)
시간에 따라 변화하는 주가, 매출, 전력 소비량 데이터를 분해하고 전통 통계 모델부터 메타 Prophet까지 예측...
트랜스포머(Transformer) 아키텍처 완벽 분석과 BERT 실전 활용
현대 AI의 기반이 된 'Attention Is All You Need' 트랜스포머 구조를 바닥부터 이해하고 BERT로 텍스트...