Thumbnail
BEST
인공지능 딥러닝 · 머신러닝

실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기 대시보드

(4.7)
81개의 수강평 ∙  1,040명의 수강생
71,500원

월 14,300원

5개월 할부 시
지식공유자: 딥러닝호형
총 30개 수업 (5시간 12분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
폴더에 추가 공유

입문자를 위해 준비한
[데이터 분석] 강의입니다.

다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
딥러닝 관련 꿀 팁
인공 신경망의 동작 원리
성능 향상을 위한 모델 튜닝 및 전이 학습 방법

딥러닝, 기초 개념부터 탄탄하게!
인공지능의 핵심 원리를 함께 알아보아요.

왜 딥러닝 호형인가?📝

현재 딥러닝/머신러닝 관련 유튜브를 운영하는 딥러닝 호형입니다.
(https://www.youtube.com/channel/UCt9jbjxLBawaSaEsGB87D6g/)

수학/데이터 분석 전공 지식, 다수의 딥러닝/머신러닝 프로젝트 경험과 리서치 엔지니어 경력을 바탕으로 반드시 공부하셔야 할 내용을 짚어 드립니다. 

강의 소개💡

"본 강의는 이론편입니다."

인공 신경망은 제조, 자율 주행차, 의료, 생명공학, 로보틱스 등 광범위한 분야에서 이미 적용되고 있는 강력한 인공지능 기술이라고 할 수 있습니다. 실제로 논문 투고 수는 매년 증가하고 있으면 전세계적으로 많은 대학들이 관련학과를 개설하고 업계에서는 많은 투자를 하고 있는 추세입니다. 우리나라도 마찬가지로 대학들이 잇달아 인공지능 관련 학과를 개설하고 있습니다. 이런 흐름에 맞춰 딥러닝 공부를 제대로 입문 하고 싶은 분들을 위해 강의를 만들었습니다.

딥러닝은 개념 이해구현 능력이 모두 중요한 과목이기 때문에 많은 분들이 어려워 하십니다. 따라서 이 강의를 통해 보다 쉽게 설명하고 중요한 부분을 짚어 드리려고 합니다. 해당 커리큘럼은 강의자의 전공지식 연구 경험을 바탕으로 내용을 구성하였고 강의는 이론편과 구현편으로 나눠져 있습니다.

첫 번째는 딥러닝에 대한 필수 지식을 알려 드리는 것입니다. 딥러닝 연구들은 기존의 내용들에서 확장 혹은 개선되는 부분들이 많습니다. 따라서 최신 연구들을 이해 하려면 기본 내용과 관련 지식을 습득하는 것이 중요합니다. 이 강의에서는 기본 내용을 예시와 그림을 통해 쉽게 살펴볼 것 입니다. 두 번째는 Pytorch를 이용해 모델을 구현을 할 수 있는 능력을 키워 드립니다. 프로그래밍 파트는 별도의 설치 없이 CNN, LSTM, CAM 등 다양한 인공 신경망을 구축할 수 있습니다.

여러분들의 소중한 시간을 고려하여 컴팩트하게 강의를 구성했습니다! 이제 시작해 볼까요?

이 강의에서 배우는 것들 ✏️

아직도 다른 사람의 코드를 그냥 사용 하시나요? 또는 개념 이해 없이 코드를 구현 하시나요? 정확한 이해가 있어야만 응용이 가능하며 기존의 문제점을 잘 파악할 수 있습니다. 이 강의에서는 인공 신경망에서 쓰이는 개념들이 왜 작동이 되는지를 밑바닥부터 설명해드리고 예시를 통해 함께 알아봅니다.

기본 내용을 넘어서 실제 연구에서 반드시 알아야 할 전이 학습에 대한 내용과 주제를 확장하여 준지도/비지도 학습에 대한 내용도 담고 있습니다. 강의 마지막에는 딥러닝 지식을 잘 습득하기 위한 공부 방법을 알려 드립니다.

예상 질문 Q&A 🙋🏻‍♂️ 

* 본 강의는 코딩이 없는 이론편입니다.

Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 전공과 무관하게 수강하실 수 있습니다.

Q. 딥러닝을 배우면 무엇이 좋은가요?
A. 딥러닝은 머신러닝 기술 중 가장 많이 활용되고 있는 기술으로써 인공지능 분야에 입문하시는 분이라면 필수로 배워야 할 과목입니다. 또한 딥러닝 기술이 적용 된 제품들이 이미 우리 주변에 많이 있는 만큼 관련 지식을 잘 습득 하신다면 인공지능 관련 취업이나 업무에 매우 도움이 될 것입니다.

Q. 이 강의만의 특별한 장점이 있을까요?
A. 입문 강의임에도 꿀 팁, 전이 학습, 모델 튜닝 등 입문자 수준 이상의 지식을 습득하실 수 있습니다. 또한 본 강의는 해외 대학의 커리큘럼과 실제 연구를 통해서만 깨우칠 수 있는 이야기를 바탕으로 구성하였습니다.

구현편 강의 보러가기!! 👇 

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝에 관심 있으신 누구나
인공지능 관련 대학교/대학원에 관심 있으신 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
하고자 하는 열정

안녕하세요
딥러닝호형 입니다.
딥러닝호형의 썸네일

안녕하세요.

딥러닝/머신러닝 관련 유튜브를 운영하는 딥러닝 호형입니다.

수학/데이터 분석을 전공하고 다수의 딥러닝 프로젝트를 완료하고 수행하고 있습니다.

 

머신러닝, 고급 머신러닝, 딥러닝, 최적화 이론, 강화 학습 등의 인공지능 내용과 선형 대수학, 미적분, 확률과 통계, 해석학, 수치해석 등의 수학 내용까지 여러분들과 공유할 수 있는 지식을 가지고 있습니다. 

 

모두 만나서 반갑습니다!

 

* 관련 이력

현) SCI(E) 논문, 국제 학회 발표 다수

현) 인공지능 관련 대학교 자문 다수

전) K기업 전임 연구원 - 데이터 분석 및 시뮬레이션: 신제품 개발, 성능 향상, 신기술 적용

"딥러닝을 위한 파이토치 입문" 저서 (세종도서 학술부문 2022 우수도서로 선정)

 

 

 

 

커리큘럼 총 30 개 ˙ 5시간 12분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 딥러닝의 배경
딥러닝 입문(Introduction) 미리보기 05:51
딥러닝 역사(History of Deep Learning) 05:00
섹션 1. 인공 신경망
인공 신경망(Artificial Neural Networks) 19:49
활성화 함수(Activation Function) 14:34
XOR 문제(XOR Problem) 11:59
손실 함수(Regression) 09:38
손실 함수(Classification) 11:56
섹션 2. 인공 신경망의 최적화
미분(Differentiation) 18:30
하강법(Descent Method) 13:11
경사 하강법(Gradient Descent) 10:35
확률적 경사 하강법과 최적화 기법(Stochastic Gradient Descent and Optimizers) 15:51
기울기 사라짐(Vanishing Gradient) 05:29
손실함수와 최적화(Loss function and Optimization) 08:05
섹션 3. 합성곱 신경망
컴퓨터 비전(Computer Vision) 미리보기 03:43
합성곱 연산(Convolutional Operation) 13:10
풀링 연산과 다중 필터(Pooling Operation and Multiple Filters) 04:43
합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks) 17:53
합성곱 신경망의 최적화(Optimization in CNNs) 06:32
섹션 4. 순환 신경망
순환 신경망(Recurrent Neural Networks) 10:59
장단기 메모리와 게이트 순환 유닛(LSTM and GRU) 07:48
순환 신경망의 발전(Development of RNNs) 03:59
섹션 5. 오토인코더와 생성적 적대 신경망
오토인코더(Autoencoder) 10:41
생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks) 08:58
섹션 6. 인공 신경망의 성능 개선
과적합(Overfitting) 16:01
데이터 불균형(Data Imbalance) 10:53
모델 튜닝(Model Tuning) 12:01
전이 학습(Transfer Learning) 07:17
섹션 7. 여러 가지 학습 방법과 설명 가능한 인공지능
준지도 학습과 비지도 학습(Semi-Supervised Learning and Unsupervised Learning) 09:23
설명 가능한 인공지능(Explainable AI) 11:37
향후 딥러닝 공부법(Study Guideline) 06:00
강의 게시일 : 2020년 12월 16일 (마지막 업데이트일 : 2020년 12월 16일)
수강평 총 81개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
4.7
81개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
조희제 thumbnail
5
기본 개념잡는데 아주 좋았습니다.
2021-02-04
지식공유자 딥러닝호형
수강평 감사 드려요! 앞으로도 열공 하세요!! 감사합니다!
2021-02-04
snucurl thumbnail
5
조아용조아조아
2021-01-13
지식공유자 딥러닝호형
좋은 평가 감사드립니다. 앞으로 좋은 연구 하세요! 강의 내용에 대해 질문 있으시면 언제든 남겨주세요!! 😀
2021-01-14
ableman thumbnail
5
딥러닝에 반드시 알아야 할 미분에 대해 자세히 설명과 증명을 해주셔서, 이해하는데 많은 도움이 됩니다.
2021-01-14
지식공유자 딥러닝호형
완강 하시고 목표하신 것에 초석이 되길 바래요😀😀 수강평 감사합니다!
2021-01-14
박순성 thumbnail
5
딥러닝의 아주 기초적인 개념부터 심화된 개념까지 모두 알아갈 수 있는 좋은 강의 입니다. 그리고 뒤의 파트에서는 개념과는 조금 별개로 알아가면 좋은 내용들도 담겨있어서 도움이 되시리라 생각합니다. 딥러닝에 관심이 있지만 무엇을 공부하면 좋을지 잘 모를때 들으면 시작점을 찾을 수 있지 않을까 합니다. 모르는 내용이나 궁금증도 잘 해결해 주셔서 모르는 것들도 많이 여쭤볼 수 있어서 좋았습니다.
2021-01-15
지식공유자 딥러닝호형
좋은 수강평 감사드립니다!! 그리고 좋은 질문들 해주셔서 다른 분들도 도움이 많이 될 것 같아요! 앞으로 좋은 연구 하시길 바래요😀
2021-01-15
정지혜 thumbnail
5
친절히 기초부터 이해쉽게 잘 설명해 주시는거 같아요 ㅎㅎ 좋아요 ㅎㅎ 만족합니다 ㅎㅎ
2021-01-02
지식공유자 딥러닝호형
좋은 평가 정말 감사드립니다. 진심으로 도움이 됐으면 좋겠네요. 앞으로 많은 발전 있으시길 바래요! 궁금하신거 있으시면 질문 주세요 :)
2021-01-02