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인공지능 개발 Part 5 실전 딥러닝 프로젝트

: "환경 구축부터 7가지 실무 프로젝트까지, 데이터 도메인을 넘나드는 딥러닝 풀스택 여정 (총 35강)" 단순히 예제 코드를 따라 하는 수준을 넘어, 실제 현업에서 다루는 다양한 형태의 데이터를 딥러닝으로 요리하는 법을 배웁니다. CPU/GPU 개발 환경 구축부터 시작하여 분리수거 분류(이미지), 주가 예측(시계열), 심전도 이상탐지(AE), 애니메이션화(GAN), 의료 영상 분할(U-Net), 사운드 분류(오디오)까지! 딥러닝의 핵심 알고리즘들을 실전 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

4명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 무제한

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • * CPU/GPU 하드웨어 가속을 활용한 딥러닝 개발 환경 구축 능력

  • * 이미지, 시계열, 사운드, 생체 신호 등 5가지 이상의 데이터 전처리 기술

  • * LSTM, GAN, AE, U-Net 등 핵심 딥러닝 모델의 실무 구현 역량

  • * OpenCV와 딥러닝 모델을 결합한 통합 서비스 설계 능력

  • * 전이학습(Transfer Learning)을 활용한 모델 성능 극대화 노하우

강의 소개


: "환경 구축부터 7가지 실무 프로젝트까지, 데이터 도메인을 넘나드는 딥러닝 풀스택 여정 (총 35강)"

단순히 예제 코드를 따라 하는 수준을 넘어, 실제 현업에서 다루는 다양한 형태의 데이터를 딥러닝으로 요리하는 법을 배웁니다. CPU/GPU 개발 환경 구축부터 시작하여 분리수거 분류(이미지), 주가 예측(시계열), 심전도 이상탐지(AE), 애니메이션화(GAN), 의료 영상 분할(U-Net), 사운드 분류(오디오)까지! 딥러닝의 핵심 알고리즘들을 실전 프로젝트를 통해 체계적으로 정복합니다.

 

이 강의만의 핵심 포인트

* 압도적인 프로젝트 다양성: 이미지 분류를 넘어 시계열, 오디오, 생성 모델, 의료 영상 등 현업의 핵심 도메인을 모두 다룹니다.

* 실전형 환경 구축: 딥러닝의 필수 관문인 GPU 환경 구축부터 실무 단계의 데이터 전처리 과정을 가감 없이 보여드립니다.

* 최신 아키텍처 실습: LSTM, AutoEncoder, CycleGAN, U-Net 등 목적에 맞는 최적의 모델을 직접 구현하고 적용합니다.

* 비정형 데이터 마스터: 멜 스펙트로그램(사운드), DICOM 기반 의료 영상, 시계열 주가 데이터 등 다루기 까다로운 데이터들을 직접 핸들링합니다.

* OpenCV와의 결합: 딥러닝 모델에 OpenCV를 결합하여 실제 서비스에 적용 가능한 수준의 파이프라인을 설계합니다.

 


 

📱 커리큘럼 & 프로젝트 미리보기


✒ Section 1. 딥러닝 시작 및 환경 구축 (1강 ~ 3강)

본격적인 학습에 앞서 딥러닝의 흐름을 이해하고, 학습 속도를 극대화하기 위한 CPU 및 GPU 개발 환경을 완벽하게 구축합니다.

주요 학습: 강좌 로드맵, 로컬 및 클라우드 GPU 환경 셋팅


✒Section 2. [Project 1] 스마트 분리수거 분류기 (4강 ~ 9강)

이미지 분류의 전 과정을 경험합니다. 데이터 수집부터 전처리, 전이학습(Transfer Learning)을 이용한 고성능 모델 구현까지 학습합니다.

핵심 기술: 이미지 데이터 전처리, 데이터 증강, CNN, 전이학습 활용 전략

 

✒ Section 3. [Project 2] 시계열 주가 데이터 분석 (10강 ~ 12강)

삼성전자 주가 데이터를 활용하여 시간에 따라 변하는 데이터를 처리하는 법을 배웁니다. EDA를 통해 인사이트를 도출하고 순환신경망을 적용합니다.

핵심 기술: 시계열 데이터 EDA, 데이터 정규화, LSTM(Long Short-Term Memory) 모델링


✒ Section 4. [Project 3] 심전도 데이터 이상탐지 (13강 ~ 16강)

 생체 신호 데이터를 활용하여 정상과 비정상을 구분합니다. 비지도 학습의 대표 주자인 AutoEncoder의 원리와 실무 적용법을 익힙니다.

주요 학습: 심전도(ECG) 데이터 특성, AutoEncoder(AE) 개요 및 구현, 이상탐지 로직


✒ Section 5. [Project 4] GAN을 이용한 사진의 애니화 (17강 ~ 23강)

 가장 흥미로운 생성 AI 분야를 다룹니다. 일반 사진을 애니메이션 화풍으로 바꾸는 CycleGAN 아키텍처를 심도 있게 파헤칩니다.

핵심 기술: GAN의 원리, Image-to-Image Translation, CycleGAN 구조 및 적용


✒ Section 6.[Project 5] 의료 영상 기반 질병 진단 (24강 ~ 28강)

의료 AI의 핵심인 이미지 세그멘테이션을 배웁니다. U-Net 모델을 사용하여 영상 내 특정 질병 부위를 정확히 찾아내는 기술을 습득합니다.

핵심 기술: U-Net 아키텍처, 의료 영상 전처리, Semantic Segmentation


✒ Section 7.[Project 6] 사운드 데이터 분류 (29강 ~ 32강)

 소리 데이터를 딥러닝이 이해할 수 있는 형태로 변환하고 분류합니다. 오디오 처리에 필수적인 라이브러리와 기법을 학습합니다. 

주요 학습: Librosa 활용, 멜 스펙트로그램(Mel Spectrogram) 변환, 오디오 딥러닝 모델링


✒ Section 8.[Project 7] 숫자 총합 계산기 (33강 ~ 35강)

OpenCV와 딥러닝을 결합한 통합 프로젝트입니다. 이미지에서 숫자를 인식하고 물리적인 연산을 수행하는 실무 파이프라인을 완성합니다.

주요 학습: OpenCV 영상 처리, 딥러닝 모델 연동, 숫자 인식 및 총합 도출 로직


✒ 지식공유자 소개

윤재성(멋쟁이 사자처럼 데이터 분석 주강사 )


개발 경력 
• SKT "아일랜드 어드벤쳐" 모바일 콘텐츠 개발 런칭 
• KT " 퀴즈사커" 모바일 콘텐츠 개발 런칭 
• SK "모바일 공인중개사" 런칭 
• 아이폰 "한자통" 앱개발 
• 아이폰 "헬스 트레이닝" 앱개발 
• KT/SK 일본 남코 "데일즈 오브 코몬즈" 콘텐츠 개발 
• KT 미니 게임(야금야금 땅따먹기, 알라딘의 요술램프,미스터리 블록탐정단,BUZZ and BUZZ)개발

강의 경력 
삼성멀티캠퍼스, 부산정보산업진흥원, 전주정보문화산업진흥원, 인천정보산업진흥원, 한국전파진흥원, SK C&C, T 아카데미, 한국로봇산업진흥원, 대전 ETRI, 삼성전자, nica 교육센터, 한국생산성본부, 한화 S&C, 삼성전자, LG전자, SK C&C 등 국내 유명 기업 현직 재작자 및 미취업자를 대상으로 강의 및 개발 19년차 경력을 갖춘 베테랑 강사입니다. 

강의 분야 
자바, 안드로이드, 프레임워크, 데이터베이스, UML, 아이폰, 빅데이터 처리 및 분석, 파이썬, 사물인터넷, R/파이썬을 활용한 데이터 분석, 딥러닝, 머신러닝 AI, 스파크 분야 등의 분야에 대해 강의합니다. 다양한 경험을 녹여 최대한 쉽게 설명하고, 실습에 적용하도록 예제를 만들고 설명을 할 수 있도록 강의를 구성하고 있습니다. 오프라인 수업이 아니므로 모르는 것은 질문&답변을

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • * 프로젝트 위주로 빠르게 배우고 싶은 분: 지루한 이론 나열보다 실제 동작하는 AI 모델을 여러 개 만들어보고 싶은 분

  • * 다양한 데이터 도메인을 경험하고 싶은 분: 이미지뿐만 아니라 시계열, 오디오, 의료 데이터 등 비정형 데이터를 모두 정복하고 싶은 분

  • * 생성형 AI와 최신 아키텍처가 궁금한 분: GAN, CycleGAN, U-Net 등 실무에서 주목받는 모델들을 직접 구현해보고 싶은 분

  • * 포트폴리오가 필요한 취준생/이직러: 한 분야에 국한되지 않은 7가지 딥러닝 프로젝트 결과물을 확보하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬(Python) 기본 문법에 익숙해야 하며, Numpy와 Pandas를 활용한 기초적인 데이터 핸들링 경험이 있다면 최상입니다.

  • 딥러닝 모델의 수학적 원리보다는 실전 구현과 적용에 초점을 맞추고 있어, 코딩 실력이 있는 입문자라면 충분히 따라오실 수 있습니다.

안녕하세요
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