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실무에 바로 쓰는 기초가 탄탄한 딥러닝

신경망의 기본 원리부터 다양한 모델 구현과 최적화까지,
실습을 통해 딥러닝의 핵심 기술을 익혀봅니다.
20개 수업총 4시간 10분
490,000원
수강 전 유의사항
권장 기기사항
- Window : 버전 10 이상 / RAM 8G 이상 / i5 이상 / 64bit 이상
- Mac : 11.7 (Big Sur) 이상
[기기 사양 확인법]
- Window : 컴퓨터 설정 → 시스템 → 정보
- Mac : 화면 왼쪽 상단 Apple 로고 → 이 Mac에 관하여
요즘 인공지능은 다 딥러닝이라는데, 딥러닝을 어떻게 배우죠?
최신기술 매니아
어려운 딥러닝을 쉽고 빠르게 배우고 싶어요
바쁜 현대인
수학을 하나도 모르는데 딥러닝을 배울 수 있을까요?
초등학교 수포자

강의를 통해 딥러닝 전문가가 되어보세요!

딥러닝의 기본 원리부터 다양한 신경망 모델 구현과 최적화까지 체계적으로 학습할 수 있습니다.

실무에 바로 쓰는 기초가 탄탄한 딥러닝

수강 기간
42일
소장 기간
수강 후 평생소장
수료 조건
수강 기간 내 100% 학습 시
학습 분량
20개 수업 ・ 총 4시간 10분
실습
Pytorch를 활용한 딥러닝 모델 구현 및 활용 코드 12개 제작
수준
사전 지식 필요
Python머신러닝

[기기 사양 확인법]
- 윈도우: 컴퓨터 설정 → 시스템 → 정보
- Mac: 화면 왼쪽 상단 Apple 로고 → 이 Mac에 관하여

[상세 사양]
- 윈도우 : 버전 10 이상 / RAM 8G 이상 / i5 이상 / 64bit 이상 - Mac : 11.7 (Big Sur) 이상

핵심 스킬 3가지

다양한 딥러닝 모델 구현 및 활용 능력
RNN, CNN 등 다양한 딥러닝 모델을 직접 구현하고, 자연어와 이미지 처리 등 다양한 응용 분야에 적용할 수 있는 능력을 기릅니다.
고급 딥러닝 기술 및 최적화 기법 습득
전이학습, 과적합 방지 기법, 하이퍼파라미터 튜닝 등 고급 딥러닝 기술과 모델 최적화 기법을 학습합니다.
딥러닝 모델 평가 능력
모델의 평가와 검증 방법을 학습하여 어디서든 활용할 수 있는 능력을 기릅니다.

딥러닝 활용을 위한
필수 강의

01
실습 위주의 강의
실습 환경을 구축하고 다양한 딥러닝 모델을 직접 구현해 봅니다.
02
딥러닝 고급 기술 학습
전이학습, 하이퍼전이학습, 하이퍼파라미터 튜닝 등 고급 기술을 배워봅니다.파라미터 튜닝 등 고급 기술을 배워봅니다.
03
실무에 가까운 데이터 활용
자연어 처리, 이미지 처리 등 다양한 프로젝트를 통해, 딥러닝의 여러 활용 방안을 학습합니다.
커리큘럼
6주 과정
Pytorch를 활용한 딥러닝 모델 구현 및 활용 코드 12개
사용 기술
Python, Anaconda, Jupyter Notebook, Pytorch
구현 기능
딥러닝 모델 구현 및 활용
4강
총 59분
1-1
딥러닝의 개념을 잡아봅시다!
1-2
신경망의 기본 원리
1-3
딥러닝 실습 환경 구축
1-4
1주차 숙제
4강
총 1시간 25분
2-1
인공 신경망(ANN)
2-2
합성곱 신경망(CNN)
2-3
순환 신경망(RNN)
2-4
2주차 숙제
3강
총 30분
3-1
어텐션(Attention) 메커니즘
3-2
자연어 처리(NLP) 모델
3-3
3주차 숙제
3강
총 19분
4-1
ResNet
4-2
이미지 처리 모델
4-3
4주차 숙제
3강
총 21분
5-1
오토인코더
5-2
생성형 모델
5-3
전이 학습
3강
총 34분
6-1
과적합 방지 기법
6-2
하이퍼파라미터 튜닝
6-3
모델 평가와 검증 및 Pytorch 문법 정리
튜터 소개
배형호
전) 스포츠 데이터 분석 전문 기업: AI 시스템 개발
전) 글로벌 AI 전문 기업: 챗봇 시스템 개발
전) S대학 연구소: 비디오 추천 시스템 연구
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