데이터 시각화와 차트분석 기법

안녕하세요, 노마드 크리에이터 수강생 여러분!

여러분들의 수강에 도움을 드리고자 항상 노력하는 노마드 크리에이터입니다.

얼마 전에 [OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!'과정을 출시하고 약속을 드렸었죠?

일단 한숨만 쉬고 수강생 분들이 관심있는 내용을 특별강의로 만들어서 업데이트하겠다고요.

그레서 무려 세 가지 특별강의 업데이트를 준비했습니다.

첫째, 모든 수강생들이 들으실 수 있는 '[명품강의를 찾아서]Tensorflow in Colab'입니다. 이번에 강의를 하면서 Custom YOLO는 더 이상 제 PC에서 만들 수 없었어요. 그리고 많은 분들이 딥러닝하려면 GPU있는 좋은 장비 사야되냐고 문의하셨어요. 그래서 무료로 GPU나 TPU를 사용할 수 있는 구글 Colab을 사용하는 내용을 소개하는 강의입니다. Tensorflow유튜브 채널의 명품 영어강의를 제가 해설하고 보충설명하는 내용입니다. 강의 자료를 다운받던 제 지식포털 크리애플(www.creapple.com)에서 모든 분이 무료로 수강하실 수 있으니 한번 들어보세요. Colab덕에 전 이제 GPU 안 삽니다~~.

 

두 번째는 'Model 정확도 99%이상 높이기'라는 특별강의입니다. 이 강의는 '[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'과정 수강생 분들이 MNIST 손글씨 모델이 아래 사진처럼 '7을 왜 7이라 하지 못하나요?'라는 질문에서 시작되었습니다. 물론 모델의 정확도 뿐 아니라 프로그램 예외처리, MNIST원시데이터 등 다양한 요인이 있지만 기존 Nueral Network 모델이 학습용으로 단순해서 이걸 99.38%까지 정확도를 높이기 위해  Nueral Network 모델을 다시 구성하는 내용을 만들어 봤어요.

 

'Model 정확도 99%이상 높이기'라는 특별강의는 제 강의 중 관련된 아래 강의들에 무료로 업데이트 해뒀습니다. 재미있고 유익한 내용 배우세요. 수강 다 하신 분들, 다 끝난게 아닙니다!

• [라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
• [모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
• [텐서플로2] 파이썬 딥러닝 완전정복 - GAN, BERT, RNN, CNN 최신기법
• [텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트
• 케라스, 인공지능의 공용어 완전정복

 

세 번째는 요즘 여러 분의 사랑을 받는 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!'와 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!'강의를 위한 내용입니다. 이 시리즈를 만들고 모든 분이 1편과 2편을 같이 수강하지 않을 수도 있겠다라는 생각을 했어요. 그래서 한 편만 보시는 분들이 형제 강의를 사지 않아도 되게 통 큰 결정을 했어요. 각자 하나씩의 단원(섹션)을 특별강의로 서로에게 주기로 했어요.

• 형님 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!' 강의는 얼굴인식(Face recognition)을 강화하는 내용의 'Face Landmark와 Alignment' 단원을 받았어요.
• 동생 '[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!' 강의는 형님에게 YOLO 이미지, 동영상 처리 등 기본을 배우는 'YOLO를 이용한 사물 식별(Object Detection)'단원을 선물받았습니다.

그래서 두 강의를 들으시는 분은 덤으로 한 단원을 더 들으실 수 있습니다. 이미 수강하신 분들도 강의 들어가시면 특별강의가 포함되어 있습니다.

앞으로도 더 좋은 내용을 만들어서 공유하는 노마드 크리에이터가 되겠습니다.

감사합니다.