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Pytorch 를 활용한 딥러닝 Part 2 실전 딥러닝 프로젝트 with 파이토치 라이트닝

"기초부터 7가지 도메인 프로젝트까지, 딥러닝의 A to Z를 완성하다 (총 41강)“ 단순히 모델을 호출하는 수준을 넘어, 현업의 트렌드인 PyTorch Lightning을 활용해 깔끔하고 효율적인 딥러닝 파이프라인을 구축하는 법을 배웁니다. 주가 예측부터 생성형 AI, 의료 영상, 사운드 분석까지 총 7개의 프로젝트를 직접 구현하며 어떤 데이터 앞에서도 당당한 AI 엔지니어로 성장하세요.

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난이도 초급

수강기한 무제한

실습 중심
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AI 활용법
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AI 코딩
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pytorch
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • * PyTorch Lightning 표준화: 복잡한 학습 루프를 자동화하여 가독성과 생산성을 극대화하는 최신 실무 코딩 스타일을 전수합니다.

  • * 7가지 테마 프로젝트: 이미지, 시계열, 오디오, 생성 모델, 시멘틱 세그멘테이션 등 딥러닝의 전 영역을 아우르는 압도적인 프로젝트 라인업을 제공합니다.

  • * 범용적 개발 환경 구축: OS에 상관없이 파이썬과 딥러닝 필수 라이브러리를 효율적으로 관리하는 전문적인 환경 구축 노하우를 담았습니다.

  • * 고급 아키텍처 정복: CNN, LSTM, AE, CycleGAN, Unet 등 최신 논문의 핵심 구조를 이론부터 코드로 직접 구현합니다.

  • * 데이터 전처리 마스터: 정형 데이터는 물론, 비정형 이미지와 사운드 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하는 실전 기술을 배웁니다.

강의 소개

본 과정은 머신러닝의 기초를 넘어 전문 딥러닝 엔지니어로 거듭나기 위한 필수 코스입니다. 단순히 model.fit()만 호출하는 수준에서 벗어나, PyTorch Lightning이라는 강력한 도구를 활용해 딥러닝 모델의 구조를 설계하고 효율적으로 학습시키는 법을 배웁니다.

단순한 예제 반복이 아닙니다. 7가지 실전 프로젝트를 통해 이미지, 시계열, 사운드, 의료 영상 등 비정형 데이터 처리의 정석을 익힙니다. 성능을 극한으로 끌어올리기 위한 최적화 테크닉과 더불어, CNN, LSTM, GAN, Unet 등 최신 아키텍처를 모두 아우르는 딥러닝 파이프라인의 완성형을 제공합니다.


"기초부터 7가지 도메인 프로젝트까지, 딥러닝의 A to Z를 완성하다 (총 41강)“

 

단순히 모델을 호출하는 수준을 넘어, 현업의 트렌드인 PyTorch Lightning을 활용해 깔끔하고 효율적인 딥러닝 파이프라인을 구축하는 법을 배웁니다. 주가 예측부터 생성형 AI, 의료 영상, 사운드 분석까지 총 7개의 프로젝트를 직접 구현하며 어떤 데이터 앞에서도 당당한 AI 엔지니어로 성장하세요.

 

 이 강의만의 핵심 포인트

* PyTorch Lightning 표준화: 복잡한 학습 루프를 자동화하여 가독성과 생산성을 극대화하는 최신 실무 코딩 스타일을 전수합니다.

* 7가지 테마 프로젝트: 이미지, 시계열, 오디오, 생성 모델, 시멘틱 세그멘테이션 등 딥러닝의 전 영역을 아우르는 압도적인 프로젝트 라인업을 제공합니다.

* 범용적 개발 환경 구축: OS에 상관없이 파이썬과 딥러닝 필수 라이브러리를 효율적으로 관리하는 전문적인 환경 구축 노하우를 담았습니다.

* 고급 아키텍처 정복: CNN, LSTM, AE, CycleGAN, Unet 등 최신 논문의 핵심 구조를 이론부터 코드로 직접 구현합니다.

* 데이터 전처리 마스터: 정형 데이터는 물론, 비정형 이미지와 사운드 데이터를 학습 가능한 형태로 가공하는 실전 기술을 배웁니다.





📱 커리큘럼 & 프로젝트 미리보기


✒ Section 1. 기초 다지기 및 환경 구축 (1강 ~ 4강)

성공적인 모델링을 위한 첫 단추입니다. 파이썬 개발 환경을 구축하고 딥러닝 학습에 필수적인 라이브러리들을 완벽하게 세팅합니다.


✒Section 2. PyTorch Lightning Core (5강 ~ 8강)

표준 PyTorch의 번거로움을 해결합니다. Lightning을 활용해 2진 분류, 다중 분류, 회귀 모델을 구축하며 효율적인 트레이닝 루프를 익힙니다.

 

✒ Section 3.[프로젝트 1] 스마트 분리수거 분류기 (9강 ~ 15강)

이미지 데이터의 수집부터 전처리, 그리고 CNN 기반의 전이학습(Transfer Learning)을 적용하여 높은 정확도를 가진 실전 사물 분류기를 완성합니다.


✒ Section 4.[프로젝트 2] 삼성전자 주가 예측 (16강 ~ 18강)

시계열 데이터의 대표 주자인 주가 데이터를 다룹니다. LSTM 아키텍처를 사용하여 데이터의 흐름과 패턴을 학습하고 미래 가격을 예측해 봅니다.


✒ Section 5. [프로젝트 3] 심전도 데이터 이상탐지 (19강 ~ 22강)

비지도 학습의 정수, AutoEncoder(AE)를 배웁니다. 복잡한 심전도 데이터에서 정상 패턴을 학습해 미세한 이상 징후를 감지하는 기술을 습득합니다.


✒ Section 6.[프로젝트 4] 사진의 애니화: CycleGAN (23강 ~ 29강)

생성형 AI의 꽃인 GAN을 정복합니다. 라벨링된 쌍이 없는 데이터 간의 변환을 가능하게 하는 CycleGAN으로 실제 사진을 애니메이션 스타일로 변환하는 놀라운 경험을 합니다.


✒Section 7.[프로젝트 5] 의료 영상 기반 질병 진단 (30강 ~ 34강)

이미지 내의 픽셀 단위까지 분석하는 시멘틱 세그멘테이션을 학습합니다. Unet 모델을 활용해 의료 영상에서 특정 환부나 질병 부위를 정밀하게 찾아냅니다


✒Section 8.[프로젝트 6] 딥러닝 사운드 분류 (35강 ~ 38강) 

소리를 시각화하는 멜 스펙트로그램(Mel Spectrogram) 기법을 익힙니다. 오디오 데이터를 이미지화하여 딥러닝으로 분류하는 최첨단 멀티모달 기술을 경험합니다.


✒Section 9.[프로젝트 7] 숫자 총합 구하기 (39강 ~ 41강)

컴퓨터 비전 라이브러리인 OpenCV와 딥러닝 모델을 결합합니다. 영상 내의 숫자를 인식하고 연산을 수행하는 종합 응용 시스템을 구축하며 강의를 마무리합니다

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✒ 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?

  • * 딥러닝의 '원리'부터 제대로 파고싶은 분: 라이브러리 호출을 넘어 수학적 배경과 역전파 원리를 이해하고 싶은 분

  • * Pytorch를 실무 수준으로 다루고 싶은 분: 자신만의 신경망을 설계하고 최적화하는 전 과정을 익히고 싶은 분

  • * 모델 성능 개선에 목마른 분: 과적합 문제 해결, 하이퍼파라미터 튜닝(Optuna) 등 실전 테크닉이 궁금하신 분

  • * 이미지 및 시계열 데이터 처리에 입문하고 싶은 분: CNN과 RNN의 기초를 다져 AI 포트폴리오를 확장하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 기본 문법과 Numpy, Pandas에 대한 기초 지식이 필요합니다.

  • 수학적 베이스가 부족하더라도 강의 내에서 핵심 개념을 짚어드리므로 열정만 있다면 충분히 완주하실 수 있습니다.

안녕하세요
소프트캠퍼스 윤재성입니다.

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수강생

831

수강평

595

답변

4.7

강의 평점

47

강의

소프트 캠퍼스는 온오프라인 강의 및 컨텐츠 판매들 지원하는 교육센터 입니다.

AI 관련 분야 및 다양한 강의 및 컨텐츠 구매 문의 raputa@nate.com 및 전화 02-553-0824 로 연락 주시면 됩니다.

감사합니다.

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커리큘럼

전체

41개 ∙ (12시간 44분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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