케라스를 활용한 딥러닝 프로그래밍

케라스를 활용한 딥러닝 프로그래밍

(2개의 수강평)

45명의 수강생 공개 되지 않은 강좌 입니다
임학수
평생
중급
수료증
23개 수업, 총 6시간 2분

Keras Deep-learning programming

케라스를 프론트 엔드로 텐서 플로우를 백엔드로 하여 딥러닝 프로그래밍의 기본적인 이론부터 실제 간단한 예제에 이르기까지 딥러닝의 기본 이론부터 간단한 예제를 따라 만들어 보는 부분 까지 익힘으로 실제 현장의 업무에 딥러닝을 적용할 수 있도록 도움을 드리고자 기획하였습니다. 각종 예측프로그램의 제작, 인식-식별 프로그램의 제작, 문장 유사도 식별 프로그램, 적대적 생성 신경망 프로그램의 제작 등 딥러닝이 주로 적용되는 영역의 예제를 웹에서 또는 책에서 접할 수 있는 대표적인 예제는 물론 실무에서도 적용하는데 기본이 되는 예제와 그에 해당하는 각종 이론적인 설명까지 곁들였습니다. 각 챕터마다 연결된 예제를 다운받아서 실행해 보면서 강의를 들으시면 이해에 도움이 되실 듯 하며 한 강마다 구성 시간이 20분 가량이라서 각 이론적인 설명을 각 강마다 나누어 중점 설명 하기때문에 강의를 끝까지 들으셔야 모든 이론적인 부분의 이해가 되실 것으로 생각되기 때문에, 재미 없더라도 완강을 부탁드립니다.

학습 목표

  • 딥러닝 프로그램의 개발을 스스로 시도해 볼 수 있다.

 도움이 되는 분들

  • 딥러닝에 관해서 시작해 보고 싶지만 용어나 이론이 복잡해 힘드신 분들
  • 책이나 기타 예제를 돌려봐도 잘 이해가 되지 않으시는 분들
  • 딥러닝 기반 프로그램 개발이 필요한데 시작 포인트를 잡기 힘드신 분들
  • 실무적으로 어느 정도 개발은 되지만 이론적인 배경에 관해 이해가 필요하신 분들
  • 텐서플로우 기반으로는 개발해 보았지만 케라스가 처음이신 분들

 배우는 것들

 연관된 강좌

머신러닝
머신러닝을 이용한 데이터 과학 기존 수강생 30% 할인 (상담창으로 문의)

참고 사항

  • 선행이수 : Python 기본 문법, Machine Learning으로 하는 Data Science
  • 개발툴 : Anaconda 3.5 (with Spyder)

지식공유자 소개

임학수
Perl, Java, C#, Python, GO, C/C++으로 BackEnd Middleware Programmer. Hadoop, MongoDB, Redis, ElasticSearch 등 NoSQL, BigData 관련 툴 엔지니어. MariaDB, Oracle, MSSQL 등 DBMS 관리자. ERC20 기반 토큰 개발자 Machine Learning 개발자. (Python, Go이용 Socail Crawling, A/B Testing, ML기반 data분석도구) 인프런 '머신러닝으로 하는 데이터과학' 강의

지식공유자 소개

임학수

교육과정

Data
데이터 다운로드
Chapter 1. 기본 이론
딥 러닝 용어정리
16 : 00
정밀도, 민감도
13 : 00
퍼셉트론 기본
13 : 00
퍼셉트론 심화
11 : 00
멀티퍼셉트론
19 : 00
활성화 함수
14 : 00
활성함수와 데이터셋
14 : 00
Chapter 2. 실전
예측 프로그램
딥러닝 기본
18 : 00
유방암 예측 part.1
17 : 00
유방암 예측 part.2
17 : 00
은행 이탈 고객 예측
25 : 00
당뇨병 발병 확률 예측
19 : 00
인식 식별 프로그램
손글씨 인식 기초
26 : 00
손글씨 인식 이미지 출력
15 : 00
실제 손글씨 인식
16 : 00
이미지 식별
14 : 00
문장 유사도 식별 프로그램
LSTM
28 : 00
word2vector
20 : 00
konply와 ngram
12 : 00
기사 요약 프로그램
10 : 00
적대적생성신경망(GAN)
적대적생성신경망 이론
13 : 00
적대적생성신경망 예제
12 : 00

수강 후기

2.0
2개의 수강평
황용돈 2달 전
프로그램 설명 보강필요 이해하기 쉽게 프로그램에 대한 세부설명이 필요함
전형민 2달 전
별 1개도 아까운 강좌 우선, 강의자가 딥러닝을 이해하고 강의 하는지에 대한 의구심을 가짐. 지식은 충분한데 전달력이 떨어지는 사람이 있고, 반대로 지식은 충분치 않지만 전달력이 좋아서 좋은 강의를 만드는 분들도 있다고 생각합니다. 그러나, 이 강의를 진행한 분은 전달력도 없었으며 관련 지식 또한 매우 낮아 보였습니다. 그렇다고 수업에 대한 준비성도 없었다고 생각됩니다. 1. relu 가 왜 쓰이고, back propagation에 대한 이해도 없음 2. 프로그래머로써, 남의 코드를 가져다 설명하면서, 저작권 표시에 대한 인식 없음 3. 예제를 설명하기 위해서, 문제가 어떤 것이며, 어떤것을 풀기 위함이라는 것이 없이, 그냥 코드를 읽음 4. 왜 제목을 케라스 강의라고 했는지가 의문 5. 누구나 알수 있는 부분에 대해서만 과도한 설명 6. 모델을 설명할 때는 wiki를 참고하고 Keras documentation을 참고하면서 궁금한 사람은 읽어 보라고 대충 넘김 7. 모든 이론 설명은 주먹구구 8. 기타 등등 그래도, "익스포텐셜" 과 "디아그노시스"로 큰 웃음을 주셨네요.