딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

안녕하십니까, 수강생 여러분

방금 전에 Airflow 완벽 가이드 Part 1 강의를 따끈따끈하게 출시 하였습니다.

"데이터 파이프라인 한 방에 끝! Airflow 마스터 클래스"

Airflow의 핵심 동작 원리 부터 다양한 Operator와 Hook 활용법까지, 수강생 여러분을 실무에서 인정받는 Airflow 전문가로 성장 시켜 드리기 위해 혼신을 다해 본 강의를 만들었습니다.

강의 소개 페이지: https://inf.run/2Y8Z4

강의 소개 영상: https://inf.run/znn8V

Airflow 완벽 가이드 Part 1 강의는 출시 기념으로 오늘부터 2주간 40% 할인을 진행하고 있습니다. 더불어 저의 다른 모든 강의도 2주간 30% 할인을 같이 진행합니다.

본 강의가 Airflow를 배우기 위한 최선의 선택 이라고 자신있게 권장드리고 싶습니다. 감사합니다.

안녕하십니까, 여러분. 권철민 입니다.

제가 이번에 '구현하며 배우는 Transformer' 라는 제목으로 새롭게 강의를 출시했습니다.

본 강의는 Transformer의 핵심 메커니즘인 Multi Head Attention 부터 Original Transformer 모델 및 BERT, Encoder-Decoder 번역 모델인 MarianMT 모델까지바닥부터 직접 구현하며 Transformer를 속속들이 배우실 수 있는 강의 입니다.

그동안 Transformer에 관심이 있었지만, Transformer 이해에 어려움이 있으셨다면, 쉽고, 자세한 이론 설명에서 실제 코드 구현까지 이어지는 본 강의가 여러분의 Transformer 갈증을 시원하게 해결해 드릴 것입니다.

현재 오픈 기념 35% 할인 진행 중이며, 아래는 강의 소개 페이지 입니다.

https://inf.run/9iXA7

'구현하며 배우는 Transformer 강의'의 공식적인 선 수강 강의는 '딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전' 입니다. 딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전 강의도 25% 할인을 진행하고 있습니다.

Pytorch로 모델 구현 경험이 어느 정도 있으시다면 선 수강 강의를 듣지 않고도 도전해 보실 수 있습니다. 보다 자세한 사항은 https://inf.run/K4ZyT

영상을 참조 부탁드립니다.

날씨가 제법 쌀쌀해 지는군요. 늘 건강 유의하시고 활기찬 하루 보내십니다.

감사합니다.

안녕하십니까,

Pytorch 강의 출시 및 새 봄 맞이 행사로 오늘(4월 2일) 부터 4월 15일까지 2주간 제 모든 강의를 30% 할인 진행합니다.

인프런 마케팅 팀에서 수고해 주셔서, 아래 행사 페이지도 별도로 만들었으니 참조 부탁드립니다.

https://inf.run/U58ia

그리고 기존 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드와 이번에 출시한 딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전을 새롭게 로드맵으로 구성하였습니다. 관심 있으신 분은 아래 로드맵 페이지 방문 부탁드리며, 특별히 2주간만 해당 로드맵에 한해 특별 할인 적용 중입니다.

https://inf.run/8yzaQ

감사합니다.

안녕하십니까,

예정보다 일찍 시스템 구성이 완료되어 방금, 신규 강의인 '딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 버전' 강의를 오픈 하였습니다.

오랜 시간에 걸쳐 본 강의를 준비해 왔습니다. 기존 TFKeras 버전 강의에서 보다 개선된 강의 내용과 함께, 본 강의를 통해 PyTorch 기반으로 CNN의 원리부터 실습까지 단계적으로 학습하여, 실무 프로젝트에서도 바로 적용할 수 있는 실전 역량을 쌓으실 수 있을 것입니다.

아래 URL에 보다 상세한 강의 소개 내용을 수록하였습니다.

강의 소개 페이지: https://www.inflearn.com/course/%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-cnn-%EC%99%84%EB%B2%BD%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-%ED%8C%8C%EC%9D%B4%ED%86%A0%EC%B9%98

Pytorch에 관심 있으셨다면, 이번 딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Pytorch 강의 선택을 후회하시지 않으실 것입니다. CNN은 물론이고 Pytorch의 기본부터 심화까지 본 강의를 통해서 완벽하게 마스터 하실 수 있을 것입니다.

감사합니다.

안녕하십니까, 수강생 여러분, 권철민 입니다.

제가 이번에 'FastAPI 완벽 가이드' 라는 제목으로 새롭게 강의를 출시하였습니다. FastAPI에 관심이 있으신 분들에게 도움이 되고자 간략한 강의 소개 글 올립니다.

'FastAPI 완벽 가이드'는 FastAPI의 핵심 구성 요소부터 고급 기능까지 체계적인 학습이 가능하도록 다양한 예제와 풍부한 실전 프로젝트로 구성되어 있습니다.

또한 FastAPI 자체만을 다루지 않고, FastAPI를 활용한 웹 서비스 개발의 전 과정을 다룹니다. 이를 통해 여러분은 FastAPI를 실전 프로젝트에 바로 적용할 수 있을 정도의 실력을 키우실 수 있을 것입니다.

보다 자세한 강의 소개는 아래 URL에서 확인 하실 수 있습니다.

https://www.inflearn.com/course/fastapi-%EC%99%84%EB%B2%BD-%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C

FastAPI를 위한 본 강의의 선택, 후회하지 않으시도록 많은 시간, 정성을 다해 제작하였습니다.

다가오는 추석 연휴, 모두들 행복하고, 소중한 시간이 되시길 기원 드립니다. 제 강의를 사랑해주시는 모든 수강생 분들께, 미리 추석 인사 큰 절 드립니다.

감사합니다.

안녕하십니까, 실습 환경인 Kaggle의 Tensorflow version이 강의를 만들었을 시점과 비교해서 많이 업그레이드 되었습니다.

이를 반영하여 실습 코드를 수정하였습니다. 변경 사항에 대한 내용을 공지 형식으로 영상으로 만드는 중인데, 예상보다 시간이 더 걸려서 먼저 수정 반영된 실습 코드 부터 업로드 하겠습니다. 변경 공지 영상도 곧 만들겠습니다.

기존 실습 코드를 이용하여 실습 시 오류가 발생한다면 새롭게 실습 코드를 다시 다운로드 하셔서 수행해 보시기 바랍니다.

아래는 변경이 적용된 내용에 대한 요약 설명 입니다. 감사합니다.

0. 공통

- Adam( ) 옵티마이저의 초기화 인자명이 lr에서 learning_rate로 변경.

- Sequence Dataset 클래스의 getitem() 메소드에서 학습과 테스트 시에 따라 Target값을 포함 또는 미포함하는 데이터세트로 반환 결과를 분리

- model.fit()의 인자로 Sequence Dataset으로 학습과 검증 데이터 세트 입력시 steps_per_epoch와 validation_steps 인자 제외.

1. Fashion_Mnist_Practice

- ModelCheckpoint의 save_weights_only=True 시 checkpoint 모델 파일명은 .weights.h5로 끝나는 형태가 되어야 함. False시에는 .keras로 끝나야 함.

- period는 save_freq로 변경됨. save_freq는 "epoch" 또는 정수값이 올 수 있는데, 정수값의 경우 epoch가 아니라 학습 batch 반복 횟수이며 적용시 오류 위험

2. Inception_Practice

- Tensorflow version up으로 Conv, Maxpooling 레이어 생성 인자인 name에 '/' 문자열이 입력되면 안됨. '_'로 수정함.

3. Learning_Rate_Scheduler

- model.optimizer.lr은 model.optimizer.learning_rate로 변환.

- y target 값 입력을 np.zeros(5)에서 np.zeros(5).reshape(5, -1)로 2차원 행태로 변환

- CosineDecay는 더 이상 experimental이 아니라 정식 scheduler로 등록됨. 따라서 experimental.CosineDecay는 optimizers.schedules.CosineDecay로 변경.

- Callback으로 구현한 Cosine Decay 및 Cosine Decay Restart 를 보너스 코드는 더 이상 유효하지 않습니다. tf.keras.backend.set_value 가 deprecated 되어서 더 이상 유효하지 않습니다.

4. Plant_Pathology

-GPU 메모리 해제를 위해 kernel 재 기동 시 소스코드 수행을 편리하게 하기 위해서 소스코드 재 배치.

안녕하십니까, 수강생 여러분

제가 이번에 카프카 완벽 가이드 - 커넥트(Connect)편 이라는 제목으로 신규 강의를 오픈 하였습니다.

카프카 완벽 가이드 - 코어편에 이은 두번째 카프카 시리즈 강의 입니다.

본 강의는 지금껏 어떤 강의나 책에서도 접할 수 없었던, 상세하고 실전적인 수준으로 카프카 커넥트를 다루고 있습니다. 카프카 커넥트 핵심 구성 요소들의 상세한 메커니즘 설명, 그리고 커넥트를 활용한 다양한 데이터 연동과 운영 관리를 다뤄볼 수 있는 많은 실습 예제들을 통해 여러분을 현장에서 필요로 하는 카프카 커넥트 전문가로 성장시켜 드릴 것입니다. 

2022년이 얼마 안 남았군요. 제 강의를 들어주시고 사랑해 주시는 여러분, 너무나 감사 드립니다.

얼마 안 남은 2022년 잘 마무리 하시고, 다가오는 2023년, 소망 하시는 모든 일들 다 이루시고, 걱정 근심 없는 한 해가 되시기를 기원 드립니다.

감사합니다.

안녕하십니까, 수강생 여러분.

제가 이번에 '카프카 완벽 가이드 - 코어편' 이라는 제목으로 새롭게 강의를 출시하였습니다. 

카프카(Kafka)는 대용량 스트리밍 데이터 수집은 물론 대규모 데이터 파이프라인 구축, 이벤트 기반의 마이크로서비스 아키텍처(MSA) 구축 등에서 이제 빼놓을 수 없는 선택지가 되었습니다.

때문에 최근 몇 년간 많은 기업들은 카프카를 앞다투어 도입하고 있으며, 전문 인력에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있습니다.

'카프카 완벽 가이드 - 코어편' 강의는 카프카의 핵심부터 내부 메커니즘에 대한 Advanced 내용까지, 상세한 이론 설명과 핸즈온 실습 & 실전 카프카 애플리케이션 개발 실습을 통해 카프카를 시작하는 사람도 단숨에 전문가 레벨로 도달할 수 있도록 강의를 구성했습니다.

여러분의 카프카 기술 갈증을 해결 시켜드림과 동시에 카프카의 운영과 개발에 필요한 필수 요소부터 Advanced 핵심 메커니즘까지 본 강의를 통해 모두 체득할 수 있을 것입니다.

아래 URL에 보다 자세한 강의 소개를 작성하였습니다. 

카프카 완벽 가이드 - 코어편 바로 가기

뜨거운 여름의 열기도 한풀 꺽인 요즘입니다.  모두들 즐거운 여름의 끝자락을 맘껏 즐기는 금요일이 되셨으면 합니다. 

제 강의를 사랑해 주시는 모든 수강생분들에게, 언제나 감사한 마음뿐입니다. ^^