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딥러닝 · 머신러닝

개발자를 위한 딥러닝

실습보다 이론과 맥락에 집중하여, 딥러닝을 깊이 있게 정리하고 큰 그림을 잡고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다. 딥러닝의 뿌리가 되는 수학·통계적 배경을 쉽게 이해할 수 있으며, 현대 딥러닝의 주요 모델인 AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo 등의 원리를 개발자 관점에서 직관적으로 해석해 드립니다.

16명 이 수강하고 있어요.

  • 김우근

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 딥러닝을 위한 확률 통계

  • 딥러닝 관점에서 보는 Likelihood, 확률, 통계 모델

  • 통계적 학습 이론(SLT: Statistical Learning Theory)

  • AutoEncoder, VAE, Alphago, Transformer

  • 딥러닝 주요 모델의 동작 원리와 탄생 배경

대상 독자 🎯

인공지능 시대를 대비하고 싶은 분

코파일럿, 커서 AI 같은 도구 덕분에 개발자에게 AI는 분명히 큰 도움이 되고 있습니다. 하지만 동시에 위협적이기도 합니다. 인공지능 시대를 준비하는 개발자는 어떤 내용을 배워두면 좋을까요? 저의 고민과 해답을 강의에 담았습니다.

딥러닝을 깊게 이해하고 싶은 분

매번 듣는 인공지능 강의는 죄다 LLM 활용 강의라서 지겹지 않나요? API를 사용할 줄 알게 된다고 AI 개발자가 되는게 아닐텐데요. 딥러닝 자체를 더 깊게 학습하고 싶은 분들에게 이 강의가 도움이 될 수 있습니다.

이렇게 달라집니다.

  • 딥러닝의 수학·통계적 배경과 핵심 이론을 체계적으로 이해할 수 있습니다.

    • 방대한 확률, 통계 내용 중 정확히 필요한 내용만 집중적으로 학습할 수 있습니다.


  • 딥러닝의 주요 모델들의 원리를 단순 구조가 아니라 맥락과 역사적 배경 속에서 해석할 수 있습니다.

  • 현대 인공지능 발전사에 대한 기본적인 배경과 역사를 이해할 수 있게 됩니다.

    • 머신러닝 이전에 확률, 통계 모델이 있었음을 이해할 수 있게 됩니다.

    • 머신러닝 모델이 통계 모델임을 이해할 수 있게 됩니다.

오리지널 커리큘럼 📝

뻔하지 않은 내용

FCNN, CNN, RNN과 같은 주제는 사실 이미 정리된 수많은 자료가 있으며, 무료로 풀린 수준 높은 강의도 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 따라서 이 강의는 단순히 개념을 나열하는 데 그치지 않고, '왜 이러한 개념이 등장했는가(Why?)'라는 질문에 집중했습니다. 이를 통해 딥러닝을 한 차례 학습해 본 분들도 얻어가는 내용이 있을 수 있도록 많은 노력을 기울였습니다.

이야기 위주로 풀어낸 강의

'정보 엔트로피'라는 용어가 사실 별의미 없이 붙여진 이름이라는 것을 알고 있었나요? 역사를 알면 맥락을 파악할 수 있고 이를 통해 더 입체적으로 이해할 수 있는 내용이 많습니다. 강의 전반에 걸쳐 역사적 배경과 맥락을 곁들여 설명함으로써, 지루하지 않으면서도 깊이 있는 학습 경험을 제공하고자 하였습니다.

통계를 다루는 딥러닝 강의

딥러닝의 뿌리는 확률과 통계에서 출발하는 경우가 많기 때문에 이를 아는 것이 굉장히 중요합니다. 그러나 실제로 확률, 통계를 공부하려고 하면 방대한 학습량과 통계를 다루는 딥러닝 강의가 많지 않기 때문에 쉽지 않은 것이 현실입니다. 이 강의는 이런 어려움을 해소할 수 있는 몇 안되는 강의입니다. 딥러닝을 이해하는 데 필요한 핵심 배경지식 위주로 집중 정리한 강의입니다.

3000장 분량의 슬라이드

모든 강의 내용을 연구자들이 갖고 있던 고민과 질문으로 시작해 그 문제를 어떻게 해결해 나갔는지 과정을 설명하는 방식으로 구성했습니다. 그리고 이 흐름을 수강생 분들에게 충분히 전달할 수 있도록 강의 자료 역시 단계적으로 구성했으며, 그렇게 준비된 슬라이드가 약 3,000장에 이릅니다. 단순히 정보를 전달하는 데 그치지 않고, 여러분이 개념을 진짜로 이해할 수 있도록 최선을 다했습니다.

기본부터 확률 통계, 최신 모델까지 📈

1부. 딥러닝 개요

퍼셉트론, 레이어, 활성 함수, 손실 함수, 최적화, 정규화, 초기화 등 딥러닝의 핵심 개념을 설명합니다. 단순 개념 설명보다 각 개념들이 등장하게 된 역사적 배경에 집중해 맥락과 깊이를 더했습니다. 시그모이드 함수의 기원, 크로스 엔트로피 유도, Adam 수식 해석 등 기존 강의에서 잘 다루지 않는 오리지널 내용을 많이 준비했습니다.

딥러닝 개요

2부. 딥러닝을 위한 확률 통계

회귀, 확률 분포, 베이즈 정리, likelihood, 통계적 학습 이론(SLT) 등 딥러닝의 뿌리가 되는 수학·통계를 다룹니다. 방대한 확률 통계 내용을 전공자 수준의 깊이로 이해하는 것보다 딥러닝을 이해하는 데 필요한 필수 배경지식을 위주로 집중 정리했습니다.

딥러닝을 위한 확률 통계

3부. 현대 딥러닝 모델 분석

AutoEncoder, VAE, GAN, Diffusion, ResNet, Transformer, AlphaGo 등 대표적인 딥러닝 모델의 원리와 등장 배경을 설명합니다.
실습 대신, 모델들이 어떻게 발전해왔고 어떤 의미와 한계가 있는지 맥락 위주로 이해할 수 있게 구성했습니다.

현대 딥러닝 모델 분석

개발자로 성장하는 데  
도움을 드리고 싶습니다!

현재 카카오에서 일하고 있고, 만드는 것을 좋아해서 퇴근 후에도 항상 무언가를 개발하고 있습니다. "거인의 어깨 위에 선 난쟁이"라는 말이 있습니다. 저 역시 한낱 작은 난쟁이일 뿐이지만, 올라탄 거인의 성장에 도움이 될 수 있도록 지식의 대물림을 위해 노력하고 있습니다. 다수의 주니어 개발자 분들을 멘토링한 경험이 있어서 여러분의 성장을 도와줄 수 있을 거예요.

✅ Github / Blog
✅ 현 카카오 백엔드 엔지니어
✅ 공개 SW 개발자대회 2020 일반부문 금상: 정보통신산업진흥원장상 수상
✅ 서적 출간 자바/스프링 개발자를 위한 실용주의 프로그래밍
✅ 인프런 강의 Java/Spring 주니어 개발자를 위한 오답노트
✅ 인프런 강의 Java/Spring 테스트를 추가하고 싶은 개발자들의 오답노트

안내

강의 3부는 현재 가편집본으로 업로드됐습니다. 추후 자막 및 음향이 편집된 재편집 영상이 올라갈 예정이니 수강에 참고 바랍니다.

Q&A 💬

Q. 비전공자도 들을 수 있나요?

이 강의는 원래 딥러닝을 한 번이라도 학습해 본 경험이 있으며, 한 단계 레벨업을 원하는 분들을 대상으로 기획됐습니다. 하지만 강의를 구성하는 과정에서 제가 전달하고자 하는 내용을 충분히 설명하기 위해서는 상당한 선수 지식이 필요하다는 사실을 깨달았습니다. 이에 강의 내용을 기초부터 체계적으로 정리하는 것으로 변경했고 그 결과 지금의 강의는 딥러닝을 처음 접하는 분이나 비전공자도 잘 쫓아오면 이해할 수 있는 강의가 됐다고 생각합니다.

다만 모든 비전공자가 동일한 개발 실력, 수학적 배경지식을 갖추고 있는 것은 아닙니다. 그리고 인공지능에 대한 이해도도 모두 다릅니다. 이는 전공자도 마찬가지입니다. 누군가는 학부 때 인공지능 수업을 들어봤을 것이며, 또 누군가는 관심이 없어 안 들어봤을 것이기 때문입니다.

따라서 수강을 고려하시는 분들이 참고할 수 있도록, 아래와 같은 간략한 피드백을 얻어왔습니다. 다양한 환경에 있는 전공자, 비전공자를 대상으로 오프라인 강의를 진행하고 아래와 같은 피드백을 얻었습니다. 수강을 고려하시는 분들께서는 아래 내용과 선수 지식, 유의 사항을 반드시 확인하고, 무료 강의를 먼저 수강해 본 후 수강 여부를 결정해 주시길 바랍니다.

  • 사례 1. 컴퓨터공학과 전공, 경력 3년차, 딥러닝 배경 지식 無


    생각보다 어려웠다. 확실히 초급자 대상 강의는 아닌 것 같다. 내용 자체는 너무 만족스러웠다.


  • 사례 2. 컴퓨터공학과 전공, 경력 5년차, 딥러닝 배경 지식 有


    딥러닝 관련 알고 있다고 '착각'했던 내용이 많았다는 것을 깨달았다. 처음 본 내용이 많다. 다르다고 느꼈다.

  • 사례 3. 순수 미술 전공(개발자 전향), 경력 3년차, 딥러닝 배경 지식 無
    수학 관련 배경지식이 없어서 내용이 어려웠다. 메시지는 이해했다. 내용 자체가 재밌었다.

  • 사례 4. 전자전기공학 전공, 경력 5년차, 딥러닝 배경 지식 無
    볼륨이 크다는 생각이 들었다. 내용이 어렵긴 했지만, 어려울 수 밖에 없는 내용이라 생각이 들었다.



Q. 실습 비중은 어떻게 되고, 강의가 끝나면 어떤 수준까지 할 수 있게 되나요?

안타깝게도 이 강의는 직접 실행할 수 있는 예제 코드나, 코드를 따라 치며 동작 과정을 하나하나 확인하는 방식으로 진행되지는 않습니다. 저는 단순히 다른 사람이 작성한 코드를 그대로 따라 치는 것은 학습 효과가 크지 않다고 생각합니다. 그보다는 왜 이런 방법이 등장했는지, 어떤 문제를 해결하려 했는지, 다른 접근법과는 무엇이 다른지를 이해하는 것이 훨씬 가치 있다고 보기 때문입니다.

또한 수강생마다 사용하는 디바이스와 운영체제가 다르고, 딥러닝 프레임워크 역시 텐서플로우와 파이토치를 비롯해 여러 가지가 존재합니다. 더불어 프레임워크는 버전이 바뀔 때마다 인터페이스가 크게 달라지는 경우가 많습니다. 이러한 이유로 이 강의는 특정 코드나 환경에 맞춘 실습을 제공하는 것보다 그 이면에 있는 생각과 원리에 집중하는 방식을 선택했습니다.

개인적으로는 AI 모델러가 되는것이 목표이거나 프레임워크 사용법이 궁금하신 분들은 강의를 수강하는 것 보다 공식 문서를 참고하며 모델을 직접 만들어보고 시행착오를 겪는 것이 더 효과적인 학습 방법이라고 생각합니다.

Q. 이 강의가 취업, 이직, 연구에 도움이 될까요?

저 역시 학부 시절에 인공지능 수업을 들어봤던 사람으로써, 이 강의에서 다루는 내용은 학부 수준을 넘어서는 딥러닝 지식을 담고 있다고 판단합니다. 그렇기 때문에 연구자를 지망하는 수강생 분들에게 이 강의는 분명히 도움이 될 수 있습니다.

더불어 인공지능 면접을 준비하는 분들에게도 유용할 수 있습니다. 이 강의는 면접에서 나올 수 있는 원론적인 개념과 모델의 원리를 다루고 있기 때문입니다. 하지만, 취업이라는 관문 특성상 방대한 내용을 모두 학습하는 것보다 예상 면접 질문을 집중적으로 공부하는 것이 더 도움이 될 수 있습니다. 그래서 솔직한 생각으로 단기간 안에 취업 공부를 해야하는 학생에게 이 강의는 큰 도움이 되기 어렵다 생각합니다.

인공지능 면접을 준비하는 학생이라면 차라리 아래 깃헙 레포지토리를 참고하여 내용을 정리하는 것을 추천합니다.

수강 전 참고 사항

학습 자료

  • 약 3000장 분량의 PPT


선수 지식 및 유의사항

  • 본 강의를 효과적으로 수강하기 위해서는 다음과 같은 기본 지식이 요구됩니다.

    • 프로그래밍 기초 지식

    • 대학 수준의 기초 수학 (이차함수의 미분을 할 수 있어야 함)

    • 선형대수학 기초 (행렬의 곱셈을 수행할 수 있어야 함)

  • 딥러닝 기초부터 시작하는 강의지만, 기본적인 지식이 있는 상태에서 들으면 더 좋습니다.

  • 이 강의는 이론 강의를 표방하므로 실습이 포함되지 않는 강의입니다.

  • 무료 강의를 먼저 수강해 본 후 구매 여부를 결정하시길 권장드립니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝 주요 모델들의 동작 원리와 탄생 배경을 단계적으로 이해하고 싶은 분

  • 뻔한 개념 설명이 아닌, 딥러닝의 이론적 배경과 맥락을 이해하고 싶으신 분

  • 딥러닝을 이해하는데, 통계학 공부가 필요하다고 느끼시는 분

  • 방대한 확률 통계 내용 중, 인공지능을 위해 진짜 필요한 내용만 학습하고 싶은 분

  • 크로스 엔트로피를 유도해보고 싶으신 분

  • 딥러닝을 더 깊게 이해하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 프로그래밍 기초 지식

  • 대학 수학 기초

  • 선형대 수학

안녕하세요
입니다.

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수강생

268

수강평

47

답변

4.9

강의 평점

3

강의

  • (현) 카카오 백엔드 엔지니어
  • (수상) 🏆 공개 SW 개발자 대회 [2020 일반부문 / 금상_정보통신산업진흥원장상] 

 

현재 카카오에서 일하고 있고, 만드는 것을 좋아해서, 퇴근 후에도 항상 무언가를 개발하고 있습니다.

"거인의 어깨 위에 선 난쟁이"라는 말이 있습니다. 저 역시 한낱 작은 난쟁이일 뿐이지만, 올라탄 거인의 성장에 도움이 될 수 있도록 지식의 대물림을 위해 노력하고 있습니다. 다수의 주니어 개발자분들을 멘토링 한 경험이 있어서 여러분의 성장을 도와줄 수 있을 거예요. 

 

깃허브 > https://github.com/kok202
블로그 > https://kok202.tistory.com

커리큘럼

전체

32개 ∙ (9시간 27분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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