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[딥러닝 전문가 과정 DL1102] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨2

파이썬의 기초 문법을 확장하고 머신러닝/딥러닝 프로젝트를 진행합니다.

(5.0) 수강평 11개

수강생 223명

Python딥러닝Anaconda

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

  • 파이썬 기초

  • 딥러닝 기초 아이템

  • CNN 관련 module 작동원리

  • 문제해결능력

mini-project를 스스로 해결하며, 딥러닝을 배우는데 필요한 구현 능력을 키워보세요!

오리엔테이션 영상

[L4DL] Project Currimulum 📑

[전체화면 링크]

From Lv.1 to Lv.2

[딥러닝을 위한 파이썬 레벨1] 강의에서 파이썬 문법을 조금 더 확장하며, 딥러닝에서 사용되는 조금 더 어려운 아이템들을 직접 구현해봅니다. 또한 다음과 같이 6개의 mini-project들을 통해 강의를 듣는 것이 아닌 구현능력을 크게 키웁니다.

6개의 Mini-pojects

  1. Top-5 Accuracy
  2. Edge Detection
  3. Convolutional Layer
  4. K-Nearest Neighbor Classification
  5. K-means Clustering

Mini-project는 단순히 프로그래밍 강의를 듣는 것이 아닌 구현하는 능력을 배양하기 위해 문제 상황을 들은 뒤, 스스로 해결해보는 시간을 먼저 제공합니다. 이후 설명을 들은 뒤, 다시 한 번 복습하는 시간을 제공합니다.

프로그래밍 능력은 자신이 생각하고 있는 내용을 얼마나 프로그램으로 잘 만드는지에 따라 결정됩니다. 본 프로젝트들을 통해 앞으로 딥러닝을 배우는데 필요한 구현능력을 연습해보세요.

Advanced Equations

레벨2 과정에서는 레벨1보다 조금 더 복잡한 수식을 배웁니다. 그리고 이 수식들은 딥러닝에서 활발히 사용되는 수식들입니다.

본 강의를 통해 여러분들은 다음과 같은 능력들을 크게 향상시킬 수 있으며

  • 수식을 이해하는 능력
  • 수식을 프로그램으로 구현하는 능력

다음과 같은 지식들을 얻을 수 있습니다.

  • 앞으로 딥러닝에서 배우게 되는 아이템들의 동작원리
  • Vectorization의 필요성 

Assembling Building Blocks

어떠한 프로그램도 잘게 나누어보면, 그 작은 module들은 기본적인 동작으로 이루어져있습니다.

Mini-project들에서는 우리가 여태 배웠던 작은 module들을 조합하여 K-nearest neighbor classification, K-means clustering들과 같은 머신러닝 알고리즘과 convolutional layer, edge detection와 같은 딥러닝 관련 주제들을 직접 구현해봅니다.

Lecture Materials

  1. 본 강의에서 다루는 모든 소스코드와 간단한 설명을 Jupyter Notebook 파일로 제공합니다.

 

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝을 처음 입문하시는 분

  • 파이썬을 처음 배우시는 분

  • 프로그램 구현 능력이 부족하신 분

  • 딥러닝과 파이썬을 함께 시작하시고 싶은 분

  • 딥러닝 전문 과정에 함께 하고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • [딥러닝을 위한 파이썬 레벨1] 수강생

안녕하세요
입니다.

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강의

강의 이력

  • [멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정

  • [국립기상과학원] 2022년, 2023년, 2025년 기상 AI 부스트캠프

  • [삼성전기] 신입SW과정 전문반

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 전문과정 이러닝 컨텐츠 제작

  • [국가과학기술인력개발원] 박사후연구원 연구 데이터 시각화 과정

  • [원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정

  • [한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육

  • [SK m&service] 데이터 기반 의사결정

  • [한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy

  • [서울시 교육청] 신기술분야 연수

     

  • [KT] KT AI 역량향상 과정

  • [K-ICT] 데이터 안심구역 분석캠프

  • [경기도경제과학진흥원] 처음으로 배우는 비전 AI

  • [경기도경제과학진흥원] 파이썬 데이터 분석 입문

  • [서울과학기술원] AI 활용 심화교육

  • [서울대학교] AI 활용 역량강화 교육

  • [HD한국조선해양] AIC AI 연구직 역량 평가 개발

  • [멀티캠퍼스] 원리부터 구현까지, 머신러닝 핵심 알고리즘 마스터

     

     

     

 

  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝

  • [패스트캠퍼스] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z

  • [패스트캠퍼스] 바이트 디그리 Lv.2 Deep Learning Essentials

  • [패스트캠퍼스] 딥러닝인공지능 초격차

  • [패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2

     

커리큘럼

전체

60개 ∙ (42시간 28분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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11개

5.0

11개의 수강평

  • alexna9046님의 프로필 이미지
    alexna9046

    수강평 5

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    100% 수강 후 작성

    どういうわけかたくさん学べるように授業を構成していたことが感じられ、実質的な学習が上手になりました。ありがとうございます。

    • endymion님의 프로필 이미지
      endymion

      수강평 14

      ∙

      평균 평점 5.0

      5

      100% 수강 후 작성

      頑張りました！本当に良い講義でした。基本的な文法とナンパイもある程度知っている状況で聞きましたが、ディープラーニングに関連して使用できるさまざまな方法を学ぶことができて助けになりました。特に Data Generation、Convolutional Layer、K-Nearest Neighbor、K-means Clusteringを直接実装してみると、より深く理解できたようです。後続の講義も受講するつもりです。良い講義ありがとうございます！

      • lym9309201853님의 프로필 이미지
        lym9309201853

        수강평 8

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        5

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        助けてくれてありがとう！

        • junyak2님의 프로필 이미지
          junyak2

          수강평 2

          ∙

          평균 평점 5.0

          5

          100% 수강 후 작성

          本当に良い講義です。限られた文法でさまざまなアルゴリズムを実装しながら、実装能力を大幅に向上させることができましたㅎ

          • airjoy2460님의 프로필 이미지
            airjoy2460

            수강평 18

            ∙

            평균 평점 5.0

            5

            80% 수강 후 작성

            Pythonがますますおなじみに感じられます。

            비공개 강의로
            수강이 제한됩니다.
            비공개 강의

            공대형아(신경식)님의 다른 강의

            지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!

            神経式のディープラーニング - Gradients and PyTorch's Autograd강의 썸네일

            神経式のディープラーニング - Gradients and PyTorch's Autograd

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            ディープラーニングを始めるために必要な基本的な微分法とPyTorchのAutograd機能を学ぶ講義です。

            초급

            초급

            Deep Learning(DL), Integral Differential, PyTorch

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            神経式のディープラーニング - Gradients and PyTorch's Autograd

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            数学から人類を自由にしなさい(線形代数学 Part.I) - ベクトル幾何学강의 썸네일

            数学から人類を自由にしなさい(線形代数学 Part.I) - ベクトル幾何学

            asdfghjkl13551941

            線形代数学の最初の講義として、ベクトルとベクトルの演算を幾何学的に理解する講義です。

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            Linear Algebra, algebra

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            数学から人類を自由にしなさい(線形代数学 Part.I) - ベクトル幾何学

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            数学から人類を自由にせよ（基礎代数学編）강의 썸네일

            数学から人類を自由にせよ（基礎代数学編）

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            中高校のコースで学ぶ数学の内容を圧縮した講義です。 必要な数学的知識、テクニックを各アイテムごとに多くの練習とともに学びます。

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            algebra

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            数学から人類を自由にせよ（基礎代数学編）

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            数学から人類を自由にせよ(微積分学 Part.I) - 微分강의 썸네일

            数学から人類を自由にせよ(微積分学 Part.I) - 微分

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            関数の極限、導関数、微分法、導関数式、微分の活用

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            Integral Differential

            数学から人類を自由にせよ(微積分学 Part.I) - 微分강의 썸네일

            数学から人類を自由にせよ(微積分学 Part.I) - 微分

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            [PL 0302] データ演算のためのPython - NumPyマスタークラス강의 썸네일

            [PL 0302] データ演算のためのPython - NumPyマスタークラス

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            NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

            입문

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            Numpy, Python, AI

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            [PL 0302] データ演算のためのPython - NumPyマスタークラス

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            [PY 0205] 人工知能のためのPythonレベル4 - オブジェクトとクラス강의 썸네일

            [PY 0205] 人工知能のためのPythonレベル4 - オブジェクトとクラス

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            [人工知能のためのPython]シリーズの第5回の講義です。Pythonの文法と合わせて、機械学習、深層学習に利用される実践練習を行う講義です。

            초급

            초급

            Python, AI

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            [PY 0205] 人工知能のためのPythonレベル4 - オブジェクトとクラス

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            [PY 0204]人工知能のためのPythonレベル3 - 関数강의 썸네일

            [PY 0204]人工知能のためのPythonレベル3 - 関数

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            [人工知能のためのPython]シリーズの4番目の講義です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングに使用される実践練習をする講義です。

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            Python, AI

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            [PY 0204]人工知能のためのPythonレベル3 - 関数

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            [PY 0203] デバッグ基礎

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            [人工知能のためのパイソン]シリーズの3回目の講義です。 パイソンコードをデバッグする方法について学びます。

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            Python, AI, debugging

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            [PY 0203] デバッグ基礎

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            [PY 0202] 人工知能のためのPythonレベル2

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            [인공지능을 위한 파이썬]シリーズの2番目の講座です。 Pythonの文法とともに、機械学習、ディープラーニングで使われる実践演習を行う講座です。

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            Python, AI

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            [PY 0202] 人工知能のためのPythonレベル2

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            [PY 0201] 人工知能のためのPythonレベル1

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            Pythonの基本的な文法について、多くの演習を行う講座です。 Pythonの文法と合わせて、機械学習やディープラーニングに用いられる実践演習を行う講座です。

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            Python, AI

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            [PY 0201] 人工知能のためのPythonレベル1

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            [PL 0303] データ可視化のためのPython - Matplotlibマスタークラス강의 썸네일

            [PL 0303] データ可視化のためのPython - Matplotlibマスタークラス

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            matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。

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            Matplotlib, Python, AI

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            [PL 0303] データ可視化のためのPython - Matplotlibマスタークラス

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            [PL 0301] Pythonの仮想環境とAnaconda

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            仮想環境の概念と設定する方法を学びます。

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            Anaconda

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            [PL 0301] Pythonの仮想環境とAnaconda

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            式を作成するためのLaTeXチュートリアル

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            数式作成のためのLaTeXの使い方を学ぶ講義です。

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            LaTeX

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            式を作成するためのLaTeXチュートリアル

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