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딥러닝 · 머신러닝

(딥러닝 모델링 첫걸음)경사하강법부터 오차역전파까지, 딥러닝 핵심 이론을 수식/코드로 마스터!

100회 이상 진행한 딥러닝 교육 경험을 바탕으로, 수강생들이 가장 많이 어려워했던 핵심 기초 이론을 체계적으로 정리한 강의입니다. 이 강의는 비전공자도 이해할 수 있도록 수학적 직관, 모델 학습 원리, 코드 구현을 단계적으로 연결해 설명하며, 단순한 라이브러리 사용법이 아닌 AI 모델이 학습되는 근본 구조와 작동 원리를 깊이 있게 다룹니다. 경사하강법, 오차 함수, 최적화, 퍼셉트론, 다층 신경망, 오차역전파 등 딥러닝의 핵심 기초 기술을 직접 수식과 코드로 구현해 보면서, AI 원리를 이해하는 실력 있는 엔지니어로 성장하도록 설계된 실전형 입문 과정입니다.

5명 이 수강하고 있어요.

  • All_That_AI
딥러닝입문
딥러닝기초
Tensorflow
경사하강법
딥러닝모델
Python인공지능(AI)Numpy딥러닝

수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 딥러닝 학습 원리를 스스로 설명할 수 있는 이론적 기반 확보

  • Numpy와 TensorFlow로 직접 모델을 구현해볼 수 있는 실전 코드 실력

  • AI 개발 환경 구축 및 실습 능력

  • 실제 데이터를 활용해 ‘예측 모델’을 만드는 경험

  • 신경망 구조와 오차역전파의 기능적 이해

  • 경사하강법과 오차의 기반이 되는 수학적인 개념 이해


AI 원리부터
코드 구현까지



라이브러리만 따라 치다 막히셨나요? 딥러닝 모델이 왜 학습되는지, 손실 함수는 어떻게 줄어드는지 근본 원리가 궁금하셨죠?

현업에서 원하는 AI 엔지니어는 단순히 코드를 실행하는 사람이 아니라, AI 원리를 이해하고 스스로 문제를 해결하는 사람입니다.
제가 100회 이상 강의하며 얻은 인사이트를 담았습니다.

수식과 코드를 직접 구현하며 딥러닝의 핵심 기초를 탄탄히 다져, AI 개발자로서의 당신의 역량을 한 단계 끌어올릴 기회입니다.



이 강의에서 얻어갈 수 있는 것

AI 모델의 근본 원리를 수식과 코드로 마스터하세요.

현업에서 요구하는 'AI 원리를 이해하는 엔지니어'가 되는 길, 100회 이상 강의 경험으로 가장 어려운 기초 이론을 뼈대부터 잡아드립니다. 수학적 직관부터 코드 구현까지, 단계적으로 연결하여 설명합니다.

단순 라이브러리 사용법을 넘어, AI 모델이 학습되는 근본 구조와 작동 원리를 파고드는 깊이 있는 탐구를 제공합니다. 복잡한 딥러닝 이론을 직접 구현하며 확실하게 이해할 기회입니다.

경사하강법, 오차함수, 최적화, 퍼셉트론, 역전파 등 핵심 기초 기술을 수식과 코드로 직접 구현하며 AI 원리를 체득합니다. 스스로 모델을 설계하고 문제를 해결하는 실력 있는 엔지니어로 성장하도록 돕겠습니다.

AI의 핵심 원리를 이해하는 엔지니어로 성장하세요.
모든 AI 학습의 근본이 되는 '원리 이해'를 확실히 책임지겠습니다.


현장 경험에서 우러나온
진짜 AI 엔지니어링


프로그래머로서 현장에서는 늘 AI 모델의 원리를 파고들었습니다.

단순 라이브러리 활용을 넘어, 어떻게 모델이 학습되는지, 왜 손실 값이 줄지 않는지 근본적인 질문을 던졌죠.

하지만 실무는 종종 이론과 달랐습니다.

실제 데이터를 만지며 수많은 시행착오를 겪었습니다.

그래서 복잡한 수식과 코드 사이에서 길을 잃지 않고, AI의 핵심을 꿰뚫는 강의를 만들기로 결심했습니다.

이제 그 경험을 바탕으로 여러분의 AI 역량을 한 단계 끌어올릴 준비가 되었습니다.


AI의 작동 원리를 명확히 이해하고, 스스로 문제를 해결하는 엔지니어가 되세요.
이제, 원리부터 탄탄한 AI 전문가로 함께 나아갑시다.



커리큘럼

딥러닝 모델링 핵심 정복

Section 1


AI 기본 개념 및 모델링 이해

AI 학습 원리의 중요성을 강조하며, 현업에서 요구하는 AI 엔지니어의 역량을 소개합니다. 딥러닝 모델링의 기본 개념과 규칙 기반 프로그래밍과의 차이점을 명확히 하고, AI의 역사, 연구 분야, 핵심 기반 기술을 다룹니다. 또한, 개발 환경 구축 및 실습을 통해 AI 모델링의 기초를 다집니다.

Section 2


회귀분석 및 수학적 개념 학습

회귀분석의 기본 개념과 통계 용어를 명확히 정리하고, 선형 회귀 모델을 통해 최적의 예측선을 찾는 방법을 학습합니다. 최소제곱법의 원리를 이해하고 코드로 구현하며, 최소제곱법의 한계점과 경사하강법이라는 딥러닝의 핵심 원리로 확장합니다. 미분을 활용한 경사하강법의 이해를 심화합니다.

Section 3


경사하강법 심화 실습

경사하강법을 수동으로 구현하고 NumPy 기반 코드로 실습하며 실제 적용 능력을 키웁니다. 오차와 기울기를 활용하여 경사하강법으로 절편을 구하는 과정을 코드로 구현하고, 러닝레이트(learning rate)의 중요성을 이해하며 경사하강법 코드에 상세히 적용합니다.

Section 4


NumPy 심화 및 TensorFlow 기초

TensorFlow 이해를 위한 NumPy 심화 내용을 학습합니다. AI 모델을 통해 값을 예측하는 방법과 TensorFlow의 기본 개념, 버전별 차이점을 설명합니다. TensorFlow 자료형, 기본 코드 실습 및 경사하강법 구현, random 함수 활용법과 learning rate의 중요성을 다룹니다.

Section 5


머신러닝 워크플로우 및 TensorFlow 실전

머신러닝 및 딥러닝 워크플로우를 체계적으로 이해합니다. TensorFlow 2.x 기반 경사하강법 구현 이론과 실습을 심화하고, TensorBoard를 활용한 환경 설정 및 실습을 통해 모델 학습 과정을 시각적으로 분석하는 능력을 배양합니다.

Section 6


선형 및 다중 회귀 실전 모델링

TensorFlow를 사용하여 다중 선형 회귀 모델을 개념적으로 이해하고 코드로 구현합니다. NumPy를 활용하여 실제 데이터 파일을 읽어오는 방법을 학습하며, 데이터 기반 다중 선형 회귀 이론과 실습을 통해 결과를 그래프로 확인하고 해석하는 능력을 기릅니다.

Section 7


분류 모델, 신경망 및 오차 역전파

로지스틱 회귀를 통한 분류 문제 해결 방법을 학습하고, 오차 함수와 옵티마이저의 원리를 이해합니다. 단일 퍼셉트론의 한계를 확인하고 다층 퍼셉트론으로 XOR 문제를 해결하며, 신경망의 구조와 원리를 심도 있게 다룹니다. 마지막으로 오차 역전파의 이론과 실제 적용을 학습합니다.




강의 추천 대상

이런 분들께 추천드려요

AI 원리 몰라 답답한 초급 개발자

수식/코드가 두려운 비전공자




수강 전 참고 사항


실습 환경

  • Python 3.x 버전 환경이 필요합니다.

  • TensorFlow와 NumPy 라이브러리 설치가 필수입니다.

  • 운영체제는 Windows, macOS, Linux 모두 가능합니다.

  • GPU 사용 시 학습 속도 향상에 도움이 될 수 있습니다.

선수 지식 및 유의사항

  • Python 프로그래밍 기초 지식이 필요합니다.

  • 기본적인 선형대수 및 미적분 개념을 알면 이해가 쉽습니다.

  • 딥러닝 프레임워크 경험이 없어도 괜찮습니다.

  • 수학적 원리를 깊이 있게 다루므로, 꾸준한 복습이 중요합니다.

학습 자료

  • 강의 슬라이드 PDF가 제공됩니다.

  • 실습 코드는 Jupyter Notebook 또는 Google Colab 환경에서 제공됩니다.

  • 강의 내용과 관련된 추가 참고 자료 링크를 안내합니다.


이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 라이브러리만 따라 치면 되지만, 원리를 몰라 매번 막히는 초급 AI 개발자

  • 모델이 왜 학습되는지, 왜 loss가 줄지 않는지 이해하지 못해 튜토리얼을 벗어나면 스스로 문제를 해결하지 못해 답답한 분

  • 딥러닝을 시작하고 싶지만 수식·코드가 두려워 첫걸음을 못 떼는 비전공자 학습자

  • 전처리·데이터 준비는 할 줄 알지만 ‘모델링 원리’가 약해 항상 개발자에게 의존하는 분석가

  • ensorFlow 기본 문법은 알지만, 경사하강법·옵티마이저·오차역전파를 실제 코드로 구현해본 적 없는 학습자

  • 딥러닝모델링 코드의 각종 옵션을 이해하지 못하는 개발자

선수 지식,
필요할까요?

  • 파이썬 기초문법

안녕하세요
입니다.

38

수강생

4

수강평

5.0

강의 평점

3

강의

인공지능, 데이터분석, 스마트 팩토리, 로봇제어, C언어, 파이썬에 대한 풍부한 현장 경험을 바탕으로 그 누구보다 쉽게 가르치는 방법을 늘 연구하고 노력하는 프로그래머입니다.

수많은 강의를 통해 늘 최고의 강의 평점으로 검증된 강사라고 자부합니다.

커리큘럼

전체

30개 ∙ (11시간 1분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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