22,000원
초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
이 강의는 딥러닝이란 명칭은 들어는 보았으나, 어떻게 시작해야 할 지 모르는 분들을 대상으로 진행됩니다 : )
✍️
이런 걸
배워요!
이런 걸
배워요!
딥러닝에 대한 간략한 기초 설명
Tensorflow Keras 2.x 사용법
실습 위주로 시작하는
딥러닝 맛보기 🥣
딥러닝이 처음인 분들을 위한 강의 📖
본 강의는 딥러닝 1회차 공부에 필요한 내용 위주로 제작되었습니다. 딥러닝이 무엇인지, 어떤 문제가 딥러닝의 해결 대상인지 알아가는 것이 강의의 테마입니다. Tensorflow Keras 2.x로 딥러닝 모델을 구현하는 것 또한 하나의 테마입니다.
강의는 깊은 이론을 최대한 지양하고, 실습 위주로 진행됩니다. 각 강의는 연결성을 가집니다. A 단계에서 B 단계로 넘어갈 때, A 단계에서 사용했던 아이디어를 살려서 B 단계에 적용합니다.
이런 분들께 추천해요 🙋
- 딥러닝을 어떻게 시작해야 할지 막막한 분
- 파이썬을 다뤄봤지만 딥러닝 프레임워크는 생소한 분
- Learn-by-doing. 실습을 통해 습득하는 게 많은 분
강의 수강 후 여러분은 ⭐
- 주어진 문제의 유형을 구분할 수 있습니다.
- Tenserflow Keras 2.x을 이용해서 모델링을 할 수 있습니다.
학습 내용 📚
- Google Colaboratory에 대한 소개 및 사용법
- Linear Regression & Logistic Regression & Multiclass Classification
- Artificial Neural Network
- Before the CNN
예상 질문 Q&A 💬
Q. 선수 지식이 필요한가요?
파이썬에 대한 아주 기본적인 지식만 있으면 됩니다. 더불어 선형 회귀가 무엇인지 정도만 아시면 좋습니다.
Q. 비전공자도 들을 수 있는 강의인가요?
위의 선수 지식만 갖추신다면 누구라도 들을 수 있다고 생각합니다!
Q. 수업 내용은 어느 수준까지 다루나요?
CNN 직전까지 다룹니다. 이후 Computer Vision으로 연계해서 공부하시면 좋습니다!
수강 전 참고 사항 📢
실습 환경
- 인터넷 접속이 원활하면 됩니다.
- Google Colaboratory를 사용합니다. 따라서 Google 계정이 필요합니다.
학습 자료
- 강의에서 사용하는 슬라이드는 PDF로 제공됩니다.
- 실습용 ipynb 파일도 제공됩니다.
선수 지식 및 유의 사항
- 파이썬에 대한 기초 지식
- Option 1) numpy, pandas, matplotlib.pyplot에 대한 기초 지식
- Option 2) 선형 회귀가 무엇인지 알고 계시면 더욱 좋습니다.
지식공유자 소개 ✒️
- 현재 교육 전문 스타트업에 재직 중입니다.
- KT, SK C&C, SK Networks 등의 기업에서 강의 경험이 있습니다.
이런 분들께 추천드려요!
🎓
학습 대상은
누구일까요?
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝을 사용해보고 싶은데, 어떻게 시작해야 할 지 막막하신 분
Learning-by-doing 실습을 통해 익숙해지는 것을 선호하시는 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
선수 지식,
필요할까요?
Python에 대한 아주 약간의 기본 지식
Numpy, Pandas, Matplot 등에 대한 피상적인 지식 (라이브러리 이름과 역할 정도)
안녕하세요
김건영 입니다.
김건영 입니다.
안녕하세요.
데이터인사이트의 김건영입니다.
만나서 반갑습니다 : )
커리큘럼
총 35 개
˙ 11시간 9분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Intro & Colaboratory
3 강
∙ 41분
섹션 1. Deep Learning & Tensorflow Keras
2 강
∙ 25분
Deep Learning이란?
17:40
Tensorflow Keras란?
07:56
섹션 2. Linear Regression
5 강
∙ 1시간 33분
Linear Regression Sequential API : 슬라이드
미리보기
19:07
Linear Regression Sequential API : 보여주기 & 따라하기
미리보기
24:40
Linear Regression Sequential API : 실습
미리보기
19:51
Linear Regression Functional API : 슬라이드 & 보여주기 & 따라하기
20:26
Linear Regression Function API : 실습
09:38
섹션 3. Logistic Regression
5 강
∙ 1시간 14분
Logistic Regression Sequential API : 슬라이드
13:07
Logistic Regression Sequential API : 보여주기 & 따라하기
18:12
Logistic Regression Sequential API : 실습
19:15
Logistic Regression Functional API : 슬라이드 & 보여주기 & 따라하기
12:59
Logistic Regression Functional API : 실습
11:22
섹션 4. Multiclass Classification
5 강
∙ 1시간 24분
Multiclass Classification : Intro
01:48
Multiclass Classification Sequential API : 보여주기 & 따라하기
28:11
Multiclass Classification Sequential API : 실습
19:29
Multiclass Classification Functional API : 슬라이드 & 보여주기 & 따라하기
15:53
Multiclass Classification Functional API : 실습
19:04
섹션 5. Artificial Neural Network
10 강
∙ 2시간 34분
ANN Linear Regression : 슬라이드
07:45
ANN Linear Regression : 보여주기
18:20
ANN Linear Regression : 혼자하기
13:04
ANN Linear Regression : 실습
19:10
ANN Logistic Regression : 슬라이드 & 보여주기
15:35
ANN Logistic Regression : 혼자하기
09:49
ANN Logistic Regression : 실습
17:01
ANN Multiclass Classification : 슬라이드 & 보여주기
23:05
ANN Multiclass Classification : 혼자하기
11:59
ANN Multiclass Classification : 실습
18:41
섹션 6. Before the CNN
5 강
∙ 3시간 14분
ANN : MNIST
01:00:08
ANN : MNIST 따라하기
27:24
ANN : Fashion MNIST 혼자하기
33:48
ANN : CIFAR-10 실습
42:42
정리
30:35
강의 게시일 : 2023년 09월 08일
(마지막 업데이트일 : 2023년 09월 08일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️