로컬 LLM(Local LLM) 활용 가이드 Part 1 - small LLM(sLLM) 활용하기 & LLM의 성능 평가(Evaluation) 및 개선하기
AISchool
다양한 로컬 LLM(Qwen, Gemma)을 활용하는 방법을 학습하고, LLM 시스템의 성능을 효율적으로 평가(Evaluation)하고 개선하는 다양한 기법들을 살펴봅니다.
중급이상
인공지능(AI), LLM, LangChain
차량 번호판 인식 실전 프로젝트를 통해 딥러닝/TensorFlow/컴퓨터비전 기초부터 실무 응용까지 전 과정을 한번에 학습할 수 있는 올인원 형태의 강의입니다. 다양한 실습을 통해 Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 응용할 수 있는 실무 능력을 기를 수 있습니다.

먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
김한주
다른 강의와 다르게 기본 개념, Toy 프로젝트에서 그치는 것이 아니라 산업에서 사용되는 수준을 다루고 있어서 좋았습니다.
5.0
김준표
TensorFlow2.0으로 배우는 딥러닝 입문 강의 완강하고 저랑 잘 맞아서 이 강의도 듣게 됐습니다. 아직 전반부 듣고 있긴 하지만 설명도 잘해주시고 프로젝트도 남길 수 있어서 진학 및 취업 준비에 굉장히 도움 많이 될 것 같아요.
5.0
kream
프로젝트 진행하면서 정말 많은 도움을 받은 강의였습니다. 기초적인 부분도 알려주시고, 코드도 어떻게 진행되는지 잘 알려주셔서 도움이 많이 되었습니다.
MNIST,CIFAR-10 등의 기초 예제가 아닌 딥러닝 실무 프로젝트를 진행하는 법
Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 적용하는 법
딥러닝/머신러닝 기초 개념부터 실무 응용까지 단계별 학습
최신논문에서 제안된 딥러닝 모델 구조에 대한 깊은 이해(EfficientNet, CenterNet, EAST, ...)
Object Detection, Text Detection, OCR, Image Captioning, Generative Model 등 다양한 컴퓨터 비전 문제영역에 사용되는 최신 딥러닝 모델들의 원리와 사용법
딥러닝 모델의 성능을 향상시키는 법
다양한 실전 프로젝트와 최신논문 학습을 통해
딥러닝/컴퓨터비전 전문가로 거듭나보세요. 😀
수강 전 확인해주세요!
<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 1
<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 3
<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 4
<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 5
<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 1
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<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 5
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<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 8
<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 9
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝/컴퓨터비전을 진지하게 공부하고 싶은 모든 분
딥러닝/컴퓨터비전을 이용한 실무 프로젝트를 진행하고 싶은 분
선수 지식,
필요할까요?
기초적인 Python 지식
9,515
명
수강생
725
개
수강평
354
개
답변
4.6
점
강의 평점
31
개
강의
전체
126개 ∙ (20시간 51분)
해당 강의에서 제공:
4. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝
02:02
8. 딥러닝, 텐서플로 응용분야
15:18
9. 간략히 살펴보는 딥러닝의 역사
11:28
16. 파이썬(Python) 설치
03:11
21. 다층 퍼셉트론 MLP
14:58
28. 드롭아웃(Dropout)
05:06
31. AlexNet
17:08
32. VGGNet
07:18
전체
73개
4.8
73개의 수강평
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