강의

N
챌린지

멘토링

N
클립

로드맵

BEST
AI 개발

/

컴퓨터 비전

차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원

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.

(4.8) 수강평 72개

수강생 667명

  • AISchool
Tensorflow딥러닝머신러닝CNNNLP

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

  • 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!

해당 커리큘럼 목록

<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 1

  • Object Detection 문제영역 소개
  • Object Detection Metric - IoU, mAP
  • Object Detection Datasets – Pascal VOC, MS COCO, KITTI, Open Images

<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 3

  • TensorFlow Object Detection API 소개

<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 4

  • R-CNN(Regions with CNN)
  • Fast R-CNN
  • Faster R-CNN
  • Non-Maximum Suppression (NMS)
  • SSD(Single Shot MultiBox Detector)
  • RetinaNet
  • CenterNet

<TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체 검출하기> 섹션 5

  • Pre-Trained Model을 이용한 Object Detection

<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 1

  • 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 & 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습
  • 딥러닝, 텐서플로 응용 분야
  • 간략히 살펴보는 딥러닝의 역사

<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 3

  • 머신러닝의 기본 프로세스 - 가설 정의, 손실함수 정의, 최적화 정의
  • TensorFlow 2.0을 이용한 선형 회귀(Linear Regression) 알고리즘 구현
  • Batch Gradient Descent, Stochastic Gradient Descent, Mini-Batch Gradient Descent
  • Training Data, Validation Data, Test Data & 오버피팅(Overfitting)
  • 소프트맥스 회귀(Softmax Regression) & 크로스 엔트로피(Cross-Entropy Loss Function) & One-hot Encoding & MNIST
  • TensorFlow 2.0 케라스 서브클래싱(Keras Subclassing)
  • TensorFlow 2.0과 Softmax Regression을 이용한 MNIST 숫자분류기 구현

<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 4

  • 다층 퍼셉트론 MLP
  • TensorFlow 2.0과 ANN을 이용한 MNIST 숫자분류기 구현

<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 5

  • 오토인코더(AutoEncoder)의 개념
  • TensorFlow 2.0과 오토인코더를 이용한 MNIST 데이터 재구축

<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 6

  • 컴퓨터 비전 문제의 어려움과 CNN 기반 컴퓨터비전 시대의 도래
  • 컨볼루션 신경망의 핵심개념 - 컨볼루션(Convolution), 풀링(Pooling)
  • TensorFlow 2.0을 이용한 MNIST 숫자분류를 위한 CNN 구현
  • 드롭아웃(Dropout)
  • TensorFlow 2.0을 이용한 CIFAR-10 이미지 분류를 위한 CNN 구현

<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 7

  • 순환신경망(RNN)
  • 경사도 사라짐 문제(Vanishing Gradient Problem) & LSTM & GRU
  • 임베딩(Embedding)의 개념 & Char-RNN
  • TensorFlow 2.0을 이용한 Char-RNN 구현

<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 8

  • tf.train.CheckpointManager API를 이용해서 파라미터 저장하고 불러오기
  • 텐서보드(TensorBoard)를 이용해서 학습과정 시각화(Visualization)하기

<TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문> 섹션 9

  • 다양한 컴퓨터비전 문제영역 소개
  • 다양한 자연어처리(NLP) 문제영역 소개

Naver(CRAFT)와 Kakao(EAST)에서 실제 사용하고 있는 최신 딥러닝 모델 사용법을 익혀보세요.

딥러닝 컴퓨터비전(Computer Vision) 전문가가 되기 위한 All-in-One 강의!

  • 딥러닝 컴퓨터비전 전문가가 되기 위해 학습해야 하는 모든 요소를 하나의 강의에 종합했습니다.
  • 최신 딥러닝 모델 이해를 위한 필수 이론 지식 : 머신러닝 및 딥러닝의 기초(ANN, CNN)부터 시작해 최신 딥러닝 모델의 원리(EfficientNet, CenterNet)까지 단계별로 필요한 필수 이론 및 지식을 학습합니다.
  • Python/TensorFlow 2.0을 이용한 코드 구현 능력 : 파이썬 및 텐서플로 2.0을 이용해 실제 프로젝트 진행을 위한 구현 능력을 단계별로 학습합니다.
  • Custom Dataset 적용을 위한 다양한 실전 프로젝트 : MNIST 같은 기초 예제가 아닌, 다양한 Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 적용하기 위한 다양한 실전 프로젝트를 진행해 봅니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 딥러닝/컴퓨터비전을 진지하게 공부하고 싶은 모든 분

  • 딥러닝/컴퓨터비전을 이용한 실무 프로젝트를 진행하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • 기초적인 Python 지식

안녕하세요
입니다.

9,089

명

수강생

670

개

수강평

351

개

답변

4.6

점

강의 평점

29

개

강의

커리큘럼

전체

126개 ∙ (20시간 51분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

전체

72개

4.8

72개의 수강평

  • 김한주님의 프로필 이미지
    김한주

    수강평 6

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    30% 수강 후 작성

    다른 강의와 다르게 기본 개념, Toy 프로젝트에서 그치는 것이 아니라 산업에서 사용되는 수준을 다루고 있어서 좋았습니다.

    • AISchool
      지식공유자

      안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 상세한 수강평도 감사합니다~. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!

  • 김준표님의 프로필 이미지
    김준표

    수강평 5

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    73% 수강 후 작성

    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.

    • AISchool
      지식공유자

      안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!

  • kream님의 프로필 이미지
    kream

    수강평 1

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    25% 수강 후 작성

    프로젝트 진행하면서 정말 많은 도움을 받은 강의였습니다. 기초적인 부분도 알려주시고, 코드도 어떻게 진행되는지 잘 알려주셔서 도움이 많이 되었습니다.

    • AISchool
      지식공유자

      안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!

  • dreamer님의 프로필 이미지
    dreamer

    수강평 1

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    100% 수강 후 작성

    유익한 좋은 강의 감사드립니다.

    • AISchool
      지식공유자

      안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!

  • slhyj95님의 프로필 이미지
    slhyj95

    수강평 1

    ∙

    평균 평점 5.0

    5

    67% 수강 후 작성

    대학원에서 Machine learning 전공 예정인데, 부족한 부분을 이해하고, 연습하는데 많은 도움이 되었습니다.

    • AISchool
      지식공유자

      안녕하세요. 귀중한 시간을 할애해서 수강해주셔서 감사합니다~!. 더 만족스러운 강의를 제작할 수 있도록 노력하겠습니다. 좋은 하루되세요!

월 ₩28,380

5개월 할부 시

₩141,900

AISchool님의 다른 강의

지식공유자님의 다른 강의를 만나보세요!

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기

AISchool

최신 AI 기술의 총집합체인 AI 에이전트! 다양한 AI 에이전트들을 구현해보면서 LangGraph를 이용한 나만의 AI 에이전트 구현법을 학습해봅니다.

중급이상

중급이상

LangGraph, AI Agent, LangChain

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 5 - LangGraph로 나만의 AI 에이전트 만들기

AISchool

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기

AISchool

LLM(Large Language Model)의 기초 개념부터 고성능 LLM인 Llama 2 모델을 내가 원하는 데이터셋에 Fine-Tuning하는 방법까지 차근차근 학습합니다.

중급이상

중급이상

LLM, Llama, 딥러닝

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기

AISchool

비전공자/입문자를 위한 Data Science(DS)와 AI 학습 & 취업 가이드강의 썸네일

비전공자/입문자를 위한 Data Science(DS)와 AI 학습 & 취업 가이드

AISchool

Data Science(DS)와 Artificial Intelligence(AI) 관련 직군 분석과 관련 직군으로 커리어를 쌓아나가기 위한 학습 및 취업 로드맵을 배워보세요.

입문

입문

딥러닝, 머신러닝

비전공자/입문자를 위한 Data Science(DS)와 AI 학습 & 취업 가이드강의 썸네일

비전공자/입문자를 위한 Data Science(DS)와 AI 학습 & 취업 가이드

AISchool

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기

AISchool

랭체인(LangChain) 라이브러리의 개념과 활용 방법을 학습하고, 랭체인(LangChain) 라이브러리를 이용해서 나만의 ChatGPT를 만들어보는 강의입니다.

중급이상

중급이상

LLM, LangChain, ChatGPT

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 2 - 랭체인(LangChain)으로 나만의 ChatGPT 만들기

AISchool

YOLO 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0강의 썸네일

YOLO 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0

AISchool

YOLO(You Only Look Once) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

중급이상

중급이상

딥러닝, Tensorflow

YOLO 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0강의 썸네일

YOLO 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0

AISchool

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지강의 썸네일

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

AISchool

딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지 딥러닝 자연어 처리(Natural Language Processing[NLP])의 원리와 활용방법을 다양한 예제와 실습 코드 구현을 통해 학습합니다.

초급

초급

딥러닝, NLP, Tensorflow

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지강의 썸네일

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

AISchool

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현

AISchool

LangGraph를 이용해서 다양한 AI 에이전트 구현 프로젝트를 진행하면서 LangGraph를 이용해서 실용적인 AI 에이전트는 만드는 방법을 학습합니다.

중급이상

중급이상

LangGraph, AI Agent, LangChain

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 6 - 프로젝트로 배우는 LangGraph를 이용한 AI 에이전트 구현

AISchool

모두를 위한 ChatGPT Part 2 - ChatGPT를 이용한 데이터분석과 판다스 활용강의 썸네일

모두를 위한 ChatGPT Part 2 - ChatGPT를 이용한 데이터분석과 판다스 활용

AISchool

ChatGPT를 이용한 데이터 분석과 판다스 활용 방법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

입문

입문

ChatGPT, Numpy, Pandas

모두를 위한 ChatGPT Part 2 - ChatGPT를 이용한 데이터분석과 판다스 활용강의 썸네일

모두를 위한 ChatGPT Part 2 - ChatGPT를 이용한 데이터분석과 판다스 활용

AISchool

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현

AISchool

AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들면서 실용적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템을 만드는 방법을 학습하는 강의입니다.

중급이상

중급이상

LangChain, RAG, openAI API

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 4 - AI 고객센터 챗봇(AICC)을 만들며 배우는 RAG 구현

AISchool

모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)강의 썸네일

모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)

AISchool

다양한 사례를 통해 MCP(Model Context Protocol)를 이용한 업무자동화 방법(Playwright 크롤링, Figma 디자인, Notion 자료 정리, Excel 자료분석)을 학습할 수 있는 강의입니다.

입문

입문

MCP, AI 활용 (AX)

모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)강의 썸네일

모두를 위한 MCP를 이용한 업무자동화 - 다양한 사례로 배우는 MCP(Model Context Protocol) 활용 (feat. Cursor)

AISchool

현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁강의 썸네일

현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁

AISchool

다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.

초급

초급

Kaggle, 머신러닝, EDA

현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁강의 썸네일

현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁

AISchool

TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning강의 썸네일

TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning

AISchool

심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에 대한 필수 이론 학습을 통해 강화학습 기초 개념을 탄탄히 다지고, TensorFlow를 이용한 실제 코드 구현 실습을 통해 심층 강화학습의 원리를 자세히 학습할 수 있는 강의입니다.

중급이상

중급이상

딥러닝, Tensorflow, 강화학습

TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning강의 썸네일

TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning

AISchool

TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체검출하기강의 썸네일

TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체검출하기

AISchool

TensorFlow Object Detection API를 이용한 고성능 최신 딥러닝 모델을 이용한 Object Detection 수행법을 간편한 Colab 실습을 통해 학습하고, 최신 딥러닝 Object Detection 모델들의 원리를 학습할 수 있는 강의입니다.

초급

초급

Tensorflow, 딥러닝, CNN

TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체검출하기강의 썸네일

TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체검출하기

AISchool

AI로 돈 버는 법 - 사례로 알아보는 AI Transformation강의 썸네일

AI로 돈 버는 법 - 사례로 알아보는 AI Transformation

AISchool

AI 기업리뷰를 통해 AI 기술이 우리의 현재와 미래를 어떻게 바꿔나갈지를 다양한 사례를 통해 살펴봅니다. AI 프로젝트를 진행하기 위해 필요한 요소들을 살펴봄으로써 다가올 AI Transformation을 준비합니다.

입문

입문

서비스 기획

AI로 돈 버는 법 - 사례로 알아보는 AI Transformation강의 썸네일

AI로 돈 버는 법 - 사례로 알아보는 AI Transformation

AISchool

TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문강의 썸네일

TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문

AISchool

딥러닝 핵심이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.

초급

초급

Tensorflow, 딥러닝, 머신러닝

TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문강의 썸네일

TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문

AISchool

모든 개발자를 위한 실습으로 배우는 Git & GitHub 입문강의 썸네일

모든 개발자를 위한 실습으로 배우는 Git & GitHub 입문

AISchool

다양한 실습을 통해서 Git & GitHub 활용법을 기초부터 심화 내용까지 차근차근 학습할 수 있는 강의입니다. 직관적인 예제를 통해 원리를 파악하고 실습을 통해 Git & GitHub 사용법을 학습해보세요.

입문

입문

Git, GitHub, 버전관리시스템

모든 개발자를 위한 실습으로 배우는 Git & GitHub 입문강의 썸네일

모든 개발자를 위한 실습으로 배우는 Git & GitHub 입문

AISchool

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기

AISchool

구글 제미나이(Gemini) 모델의 개념과 Gemini API 활용 방법을 학습하고, Streamlit을 이용해서 다양한 AI 어플리케이션을 만들어보는 강의입니다.

중급이상

중급이상

openAI API, ChatGPT, gemini

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기강의 썸네일

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM Part 3 - 구글 제미나이(Google Gemini) API, OpenAI API와 젬마(Gemma)로 AI 어플리케이션 만들기

AISchool

개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기강의 썸네일

개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기

AISchool

Cursor로 나만의 MCP 서버를 만들어보면서 개발자의 미래 모습인 바이브 코딩을 체득하는 강의입니다.

초급

초급

cursor, LLM, MCP

개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기강의 썸네일

개발자의 미래! AI를 이용한 바이브 코딩 Part 1 - Cursor를 이용한 나만의 MCP 서버 만들기

AISchool

퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1강의 썸네일

퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1

AISchool

이베스트투자증권 xing API를 이용해서 주식 자동매매 봇을 만드는 강의입니다. 1년 365일 자동으로 거래하는 나만의 주식 자동매매 봇을 만들어보세요.

중급이상

중급이상

Python, 투자, 퀀트

퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1강의 썸네일

퀀트 투자를 위한 주식 자동매매 봇 만들기 Part 1

AISchool

모두를 위한 ChatGPT Part 4 - ChatGPT와 실습으로 배우는 크롤링강의 썸네일

모두를 위한 ChatGPT Part 4 - ChatGPT와 실습으로 배우는 크롤링

AISchool

ChatGPT를 이용한 웹사이트 크롤링 방법을 학습할 수 있는 강의입니다. ChatGPT가 만들 변화된 미래를 미리 경험해보세요.

입문

입문

ChatGPT, 웹 크롤링, Selenium

모두를 위한 ChatGPT Part 4 - ChatGPT와 실습으로 배우는 크롤링강의 썸네일

모두를 위한 ChatGPT Part 4 - ChatGPT와 실습으로 배우는 크롤링

AISchool

비슷한 강의

같은 분야의 다른 강의를 만나보세요!

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드강의 썸네일

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

권 철민

본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

중급이상

중급이상

머신러닝, Tensorflow, Python

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드강의 썸네일

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

권 철민

OpenCV 를 활용한 명함인식 기능 구현 강좌강의 썸네일

OpenCV 를 활용한 명함인식 기능 구현 강좌

마이캠퍼스

명함인식을 구현하는 실전을 통해 OpenCV를 활용하고 이미지를 처리하는 방법을 배웁니다. OpenCV에 대해서는 간략히 설명하며, 명함인식을 구현하기 위해 필요한 OpenCV 함수들은 좀 더 자세히 설명하는 방식입니다. 즉 기초강좌라기 보다는 명함인식이라는 실전을 위한 엑기스를 제공합니다. Tesseract 및 Microsoft의 OCR엔진을 활용하는 방안도 포함됩니다. 본 강의의 소스코드는 Python기반이지만, 활용하는 OpenCV 클래스 및 함수와 이미지 인식 및 처리기술을 익히기 때문에, 이를 바탕으로 안드로이드와 iOS에 적용하는 것은 무리가 없을 것입니다. 수강하시는 분은 강의 슬라이드, 실제 동작하는 명함 인식 소스 코드를 제공합니다. 2017년 1월과 2월에 3회의 오프라인 세미나를 하면서 더욱 개선되고 검증된 강의 내용을 강사가 정성들여 온라인용으로 다시 녹음한 것입니다. 본 강의에서 활용되는 OpenCV 함수들입니다. cv2.Canny() cv2.GaussianBlur() cv2.VideoCapture() cv2.adaptiveThreshold() cv2.approxPolyDP() cv2.arcLength() cv2.boundingRect() cv2.boxPoints() cv2.contourArea() cv2.convertScaleAbs() cv2.createTrackbar() cv2.cvtColor() cv2.destroyAllWindows() cv2.dilate() cv2.drawContours() cv2.findContours() cv2.getAffineTransform() cv2.getPerspectiveTransform() cv2.getTrackbarPos() cv2.imread() cv2.imshow() cv2.imwrite() cv2.minAreaRect() cv2.namedWindow() cv2.rectangle() cv2.resize() cv2.threshold() cv2.waitKey() cv2.warpAffine() cv2.warpPerspective()

중급이상

중급이상

딥러닝, OpenCV, 컴퓨터 비전

OpenCV 를 활용한 명함인식 기능 구현 강좌강의 썸네일

OpenCV 를 활용한 명함인식 기능 구현 강좌

마이캠퍼스

AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트강의 썸네일

AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트

AISchool

TensorFlow 활용 우수사례인 airbnb 데이터 사이언스팀의 Amenity Detection 프로젝트를 클론 프로젝트로 진행해보고 이 진행경험을 GitHub 블로그로 정리해서 AI 포트폴리오를 만들 수 있는 강의입니다.

초급

초급

딥러닝, 포트폴리오, GitHub

AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트강의 썸네일

AI 포트폴리오 만들기 - Airbnb 클론 프로젝트

AISchool

[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트강의 썸네일

[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트

노마드크리에이터

AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.

중급이상

중급이상

IONIC, 머신러닝, 딥러닝

[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트강의 썸네일

[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트

노마드크리에이터

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(전자/반도체 분야)강의 썸네일

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(전자/반도체 분야)

바이트 탐정

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

입문

입문

인공지능(AI), 빅데이터, AI 활용 (AX)

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(전자/반도체 분야)강의 썸네일

AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(전자/반도체 분야)

바이트 탐정

[AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch강의 썸네일

[AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch

화이트박스

AI를 연구하거나 이를 활용하여 프로젝트를 진행할 때 기본적인 논문 구현은 필수 입니다. 이 강의를 통해 실제 논문을 한편 구현해보며 실무 역량을 업그레이드 해봅시다!

중급이상

중급이상

딥러닝, AI 활용 (AX), PyTorch

[AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch강의 썸네일

[AI 실무] AI Research Engineer를 위한 논문 구현 시작하기 with PyTorch

화이트박스

처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]강의 썸네일

처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]

잔재미코딩 DaveLee

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습, GPT 핵심 트랜스포머까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

초급

초급

딥러닝, PyTorch, 머신러닝

처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]강의 썸네일

처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]

잔재미코딩 DaveLee

[7일 완성] 한 번에 합격하는 MS AI-900 자격증강의 썸네일

[7일 완성] 한 번에 합격하는 MS AI-900 자격증

JOB,GREEGI

AI 시대의 필수 자격증, MS AI-900! 🚀 알고 계셨나요? ChatGPT는 Microsoft Azure에서만 운영됩니다! 최신 GPT 모델을 독점 제공하는 Microsoft Azure OpenAI를 제대로 활용하고 싶다면, 지금이 바로 기회입니다. AI-900 과정을 통해 Azure AI 서비스 전문가로 성장하고, 기업이 신뢰하는 엔터프라이즈급 AI 솔루션을 마스터하세요. 글로벌 공인 인증까지 확보하여 진정한 AI 전문가로서 경쟁력을 높이세요!

입문

입문

머신러닝, 딥러닝, 인공지능(AI)

[7일 완성] 한 번에 합격하는 MS AI-900 자격증강의 썸네일

[7일 완성] 한 번에 합격하는 MS AI-900 자격증

JOB,GREEGI

딥러닝 기반 이미지·객체 인식: CNN에서 YOLO·DETR까지강의 썸네일

딥러닝 기반 이미지·객체 인식: CNN에서 YOLO·DETR까지

YoungJea Oh

이 강의는 딥러닝을 활용한 이미지와 객체 인식의 원리를 기초부터 최신 모델까지 단계적으로 배우는 과정입니다. - 기초 다지기: 파이토치(Pytorch)로 텐서와 신경망 기본 구조 이해 - 이미지 이해하기: 컴퓨터 비전의 개념, 이미지 데이터 구조, 증강(Augmentation) 기법 학습 - CNN 모델 학습: 합성곱 신경망(CNN)으로 이미지 분류 실습 (CIFAR-10 등) - 전이 학습(Transfer Learning): 기존 학습된 모델을 활용해 적은 데이터로 빠르게 학습 - 객체 탐지(Object Detection): R-CNN, YOLO, SSD, DETR 등 최신 객체 탐지 모델 이해 및 실습 - 세그멘테이션(Segmentation): U-Net, Mask R-CNN을 통한 픽셀 단위 객체 분할 경험

중급이상

중급이상

PyTorch, 컴퓨터 비전, CNN

딥러닝 기반 이미지·객체 인식: CNN에서 YOLO·DETR까지강의 썸네일

딥러닝 기반 이미지·객체 인식: CNN에서 YOLO·DETR까지

YoungJea Oh

[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트강의 썸네일

[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

노마드크리에이터

보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

중급이상

중급이상

Tensorflow, 머신러닝, Keras

[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트강의 썸네일

[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트

노마드크리에이터

연관 로드맵

강의가 포함된 로드맵으로 학습해 보세요!

대학원 진학 없이, 인공지능/딥러닝 올인원 학습 로드맵 썸네일

대학원 진학 없이, 인공지능/딥러닝 올인원 학습

AISchool