์ฑ„๋„ํ†ก ์•„์ด์ฝ˜

DNN, CNN, RNN์„ ํ™œ์šฉํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์‹ค๋ฌด

DNN, CNN, RNN? ์–ด๋ ค์›Œ๋ณด์ด๋Š” ์ „๋ฌธ ์šฉ์–ด๋„ ๋ณธ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ํ•ต์‹ฌ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์™„๋ฒฝํžˆ ์ •๋ฆฌํ•˜์—ฌ ์‹ค์ œ๋กœ ํ™œ์šฉํ•ด๋ณด๋Š” ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์‹ค์Šต ๊ณผ์ •!

(3.7) ์ˆ˜๊ฐ•ํ‰ 3๊ฐœ

์ˆ˜๊ฐ•์ƒ 36๋ช…

๋‚œ์ด๋„ ์ดˆ๊ธ‰

์ˆ˜๊ฐ•๊ธฐํ•œ ๋ฌด์ œํ•œ

๋‚ ๊ฐœ ๋‹ฌ๋ฆฐ ๋™์ „

๊ฐ•์˜ ์ถ”์ฒœํ•˜๊ณ  ์„ฑ์žฅ๊ณผ ์ˆ˜์ต์„ ๋งŒ๋“ค์–ด ๋ณด์„ธ์š”!

๋‚ ๊ฐœ ๋‹ฌ๋ฆฐ ๋™์ „

๋งˆ์ผ€ํŒ… ํŒŒํŠธ๋„ˆ์Šค

๊ฐ•์˜ ์ถ”์ฒœํ•˜๊ณ  ์„ฑ์žฅ๊ณผ ์ˆ˜์ต์„ ๋งŒ๋“ค์–ด ๋ณด์„ธ์š”!

์ˆ˜๊ฐ• ํ›„ ์ด๋Ÿฐ๊ฑธ ์–ป์„ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด์š”

  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐœ๋ฐœ ๊ณผ์ • ํ”„๋กœ์„ธ์Šค์˜ ์ดํ•ด

  • DNN, CNN, RNN์˜ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ์™€ ๋ชจ๋ธ์˜ ์›๋ฆฌ ์ดํ•ด

  • Tensorflow Keras์˜ ๋‹ค์–‘ํ•œ Framework์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด

  • ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์‹ค์Šต์„ ํ†ตํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ํ™œ์šฉ ๋Šฅ๋ ฅ

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ณธ๊ฒฉ์ ์œผ๋กœ ํ™œ์šฉํ•ด๋ณด๊ณ  ์‹ถ์–ด์š”!

 
4์ฐจ ์‚ฐ์—…ํ˜๋ช… ์‹œ๋Œ€์—์„œ๋Š” ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๊ธฐ์ˆ ์ด ๋ฌด์—‡๋ณด๋‹ค ์ค‘์š”ํ•ด์ง€๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
๊ทธ๋ž˜์„œ ๋งŽ์€ ๊ธฐ์—…๋“ค ์—ญ์‹œ AI ์ „๋ฌธ๊ฐ€ ์ฑ„์šฉ์— ์ ๊ทน ๋‚˜์„œ๊ณ  ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ์•ž์œผ๋กœ๋Š” ๋งŽ์€ ์ง์—…๋“ค์ด ์‚ฌ๋ผ์งˆ ๊ฑฐ๋ผ๋Š” ์ „๋ง๋„ ๋‚˜์˜ค๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
๋ฌผ๋ก  ์ธ๊ฐ„ ๊ณ ์œ ์˜ ์˜์—ญ์ด๋ผ๊ณ  ์—ฌ๊ฒจ์กŒ๋˜ ์˜ˆ์ˆ ์ด๋‚˜ ์ฐฝ์ž‘ ๋“ฑ์—์„œ๋Š” AI๊ฐ€ ์•„์ง๊นŒ์ง€ ๋‘๊ฐ์„ ๋“œ๋Ÿฌ๋‚ด์ง€ ๋ชปํ•˜๊ณ  ์žˆ์ง€๋งŒ, ์ ์ฐจ ๋Œ€์ฒด๋˜๋Š” ๊ฑด ์‹œ๊ฐ„ ๋ฌธ์ œ์ผ ๊ฒ๋‹ˆ๋‹ค.
๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ˆ ์€ IT์—…๊ณ„ ์ข…์‚ฌ์ž๋ผ๋ฉด ๋ˆ„๊ตฌ๋‚˜ ํ•ด๋ณด๊ณ  ์‹ถ์€ ๊ธฐ์ˆ ์ด์ง€๋งŒ ๊ทธ๋งŒํผ ์ง„์ž…์žฅ๋ฒฝ์ด ๋†’์•„ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋„์ „ํ•˜์ง€ ๋ชปํ•˜๋Š”๊ฒŒ ํ˜„์‹ค์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
 
๋•Œ๋ฌธ์— ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ด€๋ จ ์ง€์‹์„ ์Œ“์•„๋‘์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์ €ํฌ ๋งˆ์†Œ์บ ํผ์Šค์—์„œ ๋ณธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์ขŒ๋ฅผ ๋ˆ„๊ตฌ๋‚˜ ๋”ฐ๋ผ์˜ค์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์„ค๊ณ„ํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
์ด๋ฅผ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์ƒˆ๋กœ์šด ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜๋“ค์— ๋Œ€ํ•ด ๋ฐฐ์šฐ๊ณ  ์ตํ˜€์•ผํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.
์ด๋ฒˆ <DNN, CNN, RNN์„ ํ™œ์šฉํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์‹ค๋ฌด> ๊ณผ์ •์€ ํŒŒ์ด์ฌ(Python) ์–ธ์–ด์™€ ํ…์„œํ”Œ๋กœ์šฐ ์ผ€๋ผ์Šค(Tensorflow Keras) ํ”„๋ ˆ์ž„์›Œํฌ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ํ•˜๋Š” ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ชจ๋ธ ๊ฐœ๋ฐœ ๊ณผ์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
 
์•ž์œผ๋กœ๋Š” ๋” ๋งŽ์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋“ค๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ์œ ์šฉํ•œ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ถ”์ถœํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๊ธฐ์ˆ ๋ ฅ ํ™•๋ณด๊ฐ€ ์ค‘์š”ํ•ด์งˆ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ํ•ด๊ฒฐํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ(AI) ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹/๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ธฐ์ˆ ์ด ๋“ฑ์žฅํ–ˆ์œผ๋ฉฐ, ์ด๋ฅผ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๋Š”๋ฐ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ์ฃผ์š” ๋ชจ๋ธ๋กœ๋Š” ์ง€๋„ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹์˜ DNN, ๋น„์ง€๋„ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹์˜ CNN, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๊ฐ•ํ™”ํ•™์Šต ๋ฐฉ์‹์˜ RNN์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์ „๋ฐ˜์ ์ธ ๊ฐœ๋ฐœ ๊ณผ์ •์„ ์‚ดํŽด๋ณด๊ณ  ๋‹ค์–‘ํ•œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์œผ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ๊ฐœ๋ฐœํ•ด๋ณด๋Š” ํ•™์Šต ๊ณผ์ •์„ ์ž์„ธํžˆ ๋‹ค๋ฃจ๋ฉฐ, ๊ฐ ๋ชจ๋ธ๋ณ„ ์žฅ๋‹จ์  ๋ฐ ์ ์šฉ ์‚ฌ๋ก€ ์‹ค์Šต์„ ์•Œ์•„๋ณด๊ณ , ์‹ค์ œ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์ž…๋ ฅํ•˜๋ฉฐ ๊ฐ ๋ชจ๋ธ๊ฐ„ ์ฐจ์ด๋ฅผ ํ™•์ธํ•˜๊ณ  ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ํ™œ์šฉํ•ด๋ณด์„ธ์š”!

์ˆ˜๊ฐ• ํƒ€๊ฒŸ ๐Ÿ”‘

  • ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์˜ ์—…๋ฌด ํ™œ์šฉ์„ ์‹œ๋„ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ์‹ค๋ฌด์ž
  • IT์—…๊ณ„๋กœ ์ฐฝ์—…/์ด์ง/์ž…์‚ฌ ๋“ฑ ์ปค๋ฆฌ์–ด๋ฅผ ์Œ“๊ณ  ์‹ถ์€ ๋ชจ๋“  ์‚ฌ๋žŒ
  • ์‚ฌ์—…์— ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์„ ๋„์ž…ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ๊ฒฝ์˜์ž, ์‹ค๋ฌด์ž
  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์—ญ๋Ÿ‰์„ ์Œ“๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ฒซ ๋‹จ์ถ”๋ถ€ํ„ฐ ์ œ๋Œ€๋กœ ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ๋ชจ๋“  ์‚ฌ๋žŒ

๊ฐ•์˜ ํŠน์ง• โœจ

๋ณธ ๊ฐ•์ขŒ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํ˜„์žฌ ๊ฐ€์žฅ HOTํ•œ ๊ธฐ์ˆ ์ธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ธ DNN, CNN, RNN์˜ ์ž‘๋™ ์›๋ฆฌ๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ์‹ค์Šต์„ ํ†ตํ•ด ์‹ค์ œ๋กœ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ๊ตฌํ˜„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

STEP 1. DNN, CNN, RNN์˜ ๊ฐœ๋…๊ณผ ์ž‘๋™ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์ˆ˜๋งŽ์€ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์ค‘ DNN, CNN, RNN์ด ๋ฌด์—‡์ธ์ง€, ์–ด๋А ์ƒํ™ฉ์—์„œ ์–ด๋–ค ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š”์ง€์— ๋”ฐ๋ผ ์ฐจ์›์ด ๋‹ค๋ฅธ ํผํฌ๋จผ์Šค๋ฅผ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๊ฐ๊ฐ์˜ ์›๋ฆฌ๋ฅผ ์ƒ์„ธํžˆ ์‚ดํŽด๋ณด๊ณ  ํŒŒํ—ค์ณ ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค!

STEP 2. ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ๋ง ๊ณผ์ • ์‹ค์Šตํ•˜๊ธฐ

๋Œ€ํ‘œ์ ์ธ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜, ํšŒ๊ท€์™€ ๋ถ„๋ฅ˜!

ํšŒ๊ท€์™€ ๋ถ„๋ฅ˜๋ฅผ ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹๋ณด๋‹ค ํ›จ์”ฌ ๋” ์ •๊ตํ•˜๊ณ  ์ •ํ™•ํ•˜๊ฒŒ ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” DNN, CNN, RNN!

๋‚ด๊ฐ€ ์ง์ ‘ ์„ค๊ณ„ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ชจ๋ธ๋กœ ๋‹ค์–‘ํ•œ ์‹ค์Šต์„ ํ†ตํ•ด ๋ฐ”๋กœ ํ™œ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ์จ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

STEP 3. ๋””์ง€ํ„ธ ์„ธ๊ณ„์—์„œ ๋ฐœ๊ฒฌํ•œ ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ๋ฅผ ํ˜„์‹ค ์„ธ๊ณ„๋กœ

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ๊ฐ์ข… ๊ธฐ๋ฒ•์„ ํ™œ์šฉํ•ด ๋ชจ๋ธ์„ ์„ค๊ณ„ํ•˜๊ณ  ํ›ˆ๋ จํ•œ ํ›„ ์–ป์–ด์ง„ ์ธ์‚ฌ์ดํŠธ๋ฅผ ์‹ค์ œ ์—…๋ฌด์— ์ ์šฉํ•œ๋‹ค๋ฉด, ์˜์—…, ๊ฐœ๋ฐœ, ์ธ์‚ฌ๊นŒ์ง€ ๋ฐฉ๋Œ€ํ•œ ๋ถ€๋ถ„์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์˜์‚ฌ๊ฒฐ์ •์— ํ˜๋ช…์ ์ธ ๋ฐœ์ „์„ ๊ฐ€์ ธ์˜ฌ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.


๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋“ค์€ ํ›„ ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ์˜ ๋ณ€ํ™” ๐Ÿ“œ

<DNN, CNN, RNN์„ ํ™œ์šฉํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์‹ค๋ฌด> ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋“ฃ๊ณ  ๋‚˜๋ฉด, ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๊ป˜์„œ๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์—ญ๋Ÿ‰์„ ํ™•๋ณดํ•˜์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐœ๋ฐœ ๊ณผ์ • ํ”„๋กœ์„ธ์Šค์˜ ์ดํ•ด
  • DNN, CNN, RNN์˜ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ์™€ ๋ชจ๋ธ์˜ ์›๋ฆฌ ์ดํ•ด
  • Tensorflow Keras์˜ ๋‹ค์–‘ํ•œ Framework์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด
  • ๋‹ค์–‘ํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์‹ค์Šต์„ ํ†ตํ•œ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ํ™œ์šฉ ๋Šฅ๋ ฅ

๋ถ„์•ผ์— ์ƒ๊ด€์—†์ด ์••๋„์ ์ธ ์ƒ์‚ฐ์„ฑ ํ–ฅ์ƒ์„ ๊ฐ€์ ธ๋‹ค์ฃผ๋Š” ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹!
๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์˜ ํ•ต์‹ฌ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•œ ์ƒ์„ธํ•œ ์„ค๋ช…์„ ํ†ตํ•ด ๊นŠ์ด ์žˆ๋Š” ์ด๋ก ๊ณผ ์‹ค์Šต์„ ๋™์‹œ์— ํ•™์Šตํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •!


ํ•™์Šต ๋‚ด์šฉ ๐Ÿ“š

1. ๋‹ค์ค‘์„ ํ˜•ํšŒ๊ท€ ๋ชจ๋ธ ์„ค๊ณ„ํ•˜๊ธฐ!

 

2. MNIST ์†๊ธ€์”จ ๋ชจ๋ธ ํ‰๊ฐ€ ๊ฒฐ๊ณผ ์‹œ๊ฐํ™”!

 

3. CNN์˜ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ!

 

4. CNN์œผ๋กœ ๋ชจ๋ธ ์‹คํ–‰ํ•˜๊ธฐ!

 

5. LSTM์„ ์ด์šฉํ•œ ๋‰ด์Šค ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ ๋ถ„๋ฅ˜ํ•˜๊ธฐ!


์˜ˆ์ƒ ์งˆ๋ฌธ Q&A ๐Ÿ’ฌ

Q. ํŒŒ์ด์ฌ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ์— ๋Œ€ํ•œ ์„ ์ˆ˜์ง€์‹์ด ํ•„์š”ํ•œ๊ฐ€์š”?
A.
๋ณธ ๊ฐ•์˜ ๋ฐ ์ด์–ด์ง€๋Š” ๋งˆ์†Œ์บ ํผ์Šค์˜ ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๊ฐ•์˜์—๋Š” ๊ธฐ์ดˆ ํŒŒ์ด์ฌ ํ™œ์šฉ ๋Šฅ๋ ฅ์ด ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํŒŒ์ด์ฌ์ด ์ต์ˆ™ํ•˜์ง€ ์•Š์œผ์‹  ๋ถ„๋“ค๊ป˜์„œ๋Š” ๋งˆ์†Œ์บ ํผ์Šค์˜ โ€˜ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ์ž…๋ฌธโ€˜๋ฐ โ€˜ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ์‹ค๋ฌดโ€™ ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋จผ์ € ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜์‹œ๋Š” ๊ฒƒ์„ ์ถ”์ฒœ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

Q. ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์š”๊ตฌ ์‚ฌํ•ญ ๋˜๋Š” ํ•„์š” ์กฐ๊ฑด์ด ์žˆ๋‚˜์š”?
A. ์‹ค์Šต ์œ„์ฃผ์˜ ๊ฐ•์˜์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๊ฐ•์˜ ํ™”๋ฉด๊ณผ ์‹ค์Šต ํ™”๋ฉด์„ ๋ถ„๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋“€์–ผ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ ๋˜๋Š” ์—ฌ๋ถ„ ๊ธฐ๊ธฐ๋ฅผ ํ•จ๊ป˜ ์ค€๋น„ํ•ด์ฃผ์‹œ๋ฉด ์ข‹์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

Q. ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์—๋Š” ๊ณ ์‚ฌ์–‘ pc๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค ๋“ค์—ˆ๋Š”๋ฐ, ์‹ค์Šต์— ๊ณ ์‚ฌ์–‘ pc๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•œ๊ฐ€์š”?
A. ๊ณ ์‚ฌ์–‘ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ ์‹คํ–‰์‹œํ‚ค์‹œ๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ข‹๊ธฐ๋Š” ํ•˜๋‚˜, ๋ณธ ๊ฐ•์˜์—์„œ๋Š” Anaconda์™€  Jupyter Notebook์„ ํ™œ์šฉํ•œ ๊ฐ€์ƒ ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ ์‹ค์Šต์ด ์ง„ํ–‰๋˜๋ฏ€๋กœ ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ ์—…๋ฌด์šฉ PC ์ˆ˜์ค€์ด๋ฉด ์ˆ˜๊ฐ•์— ์–ด๋ ค์›€์ด ์—†์œผ์‹ญ๋‹ˆ๋‹ค.


์ง€์‹๊ณต์œ ์ž ์†Œ๊ฐœ โœ’๏ธ


์ˆ˜๊ฐ• ์ „ ์ฐธ๊ณ  ์‚ฌํ•ญ ๐Ÿ“ข

  • ์‹ค์Šต ์œ„์ฃผ์˜ ๊ฐ•์˜์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ๊ฐ•์˜ ํ™”๋ฉด๊ณผ ์‹ค์Šต ํ™”๋ฉด์„ ๋ถ„๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋“€์–ผ ๋ชจ๋‹ˆํ„ฐ ๋˜๋Š” ์—ฌ๋ถ„ ๊ธฐ๊ธฐ๋ฅผ ํ•จ๊ป˜ ์ค€๋น„ํ•ด์ฃผ์‹œ๋ฉด ์ข‹์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
    ๋˜ํ•œ Windows OS ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ์‹ค์Šต์ด ์ง„ํ–‰๋˜๋ฏ€๋กœ, Windows ํ™˜๊ฒฝ์—์„œ์˜ ๊ฐ•์˜ ์ˆ˜๊ฐ•์„ ์ถ”์ฒœํ•ด๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๊ฐ•์˜ ๊ต์•ˆ ๋ฐ ์‹ค์ŠตํŒŒ์ผ์€ <9. ๊ต์žฌ ๋‹ค์šด๋กœ๋“œ ์„ผํ„ฐ> ์„น์…˜์— ์กด์žฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋Ÿฐ ๋ถ„๋“ค๊ป˜
์ถ”์ฒœ๋“œ๋ ค์š”

ํ•™์Šต ๋Œ€์ƒ์€
๋ˆ„๊ตฌ์ผ๊นŒ์š”?

  • ์ธ๊ณต ์ง€๋Šฅ์˜ ์—…๋ฌด ํ™œ์šฉ์„ ์‹œ๋„ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ์‹ค๋ฌด์ž

  • IT์—…๊ณ„๋กœ ์ฐฝ์—…/์ด์ง/์ž…์‚ฌ ๋“ฑ ์ปค๋ฆฌ์–ด๋ฅผ ์Œ“๊ณ  ์‹ถ์€ ๋ชจ๋“  ์‚ฌ๋žŒ

  • ์‚ฌ์—…์— ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์„ ๋„์ž…ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ๊ฒฝ์˜์ž, ์‹ค๋ฌด์ž

  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ์—ญ๋Ÿ‰์„ ์Œ“๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ•ต์‹ฌ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ์ œ๋Œ€๋กœ ์ตํ˜€ ์‹œ์ž‘ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ๋ชจ๋“  ์‚ฌ๋žŒ

์„ ์ˆ˜ ์ง€์‹,
ํ•„์š”ํ• ๊นŒ์š”?

  • ๋ณธ ๊ฐ•์˜๋Š” ๊ธฐ๋ณธ์ ์ธ ํŒŒ์ด์ฌ ํ™œ์šฉ ๋Šฅ๋ ฅ์„ ์š”๊ตฌํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

  • ๋งˆ์†Œ์บ ํผ์Šค์˜ [ํŒŒ์ด์ฌ ์ž…๋ฌธ], [ํŒŒ์ด์ฌ ์‹ค๋ฌด] ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์„ ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜์‹œ๋Š” ๊ฑธ ์ถ”์ฒœ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”
Masocampus์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

9,624

๋ช…

์ˆ˜๊ฐ•์ƒ

1,357

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120

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"์–ด์ œ๋ณด๋‹ค ์„ฑ์žฅํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ , ์–ด์ œ๋ณด๋‹ค ์„ฑ์žฅํ•˜๋ ค๋Š” ์‚ฌ๋žŒ์„ ๋•๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค."

 

๋งˆ์†Œ์บ ํผ์Šค์˜ ์ง„์‹ฌ๊ณผ ์†Œ๋ง์„ ๋‹ด์€ Actionable Content๋กœ,

2013๋…„๋ถ€ํ„ฐ ์˜จ์˜คํ”„๋ผ์ธ์œผ๋กœ ํ•จ๊ป˜ํ•ด ์˜จ ๋ˆ„์  ๊ฐ•์˜ 1์–ต์‹œ๊ฐ„!

์ด ์†Œ์ค‘ํ•œ ๊ฒฝํ—˜๊ณผ ์‹œ๊ฐ„์€ ์–ธ์ œ๋‚˜ ๋งˆ์†Œ์บ ํผ์Šค์™€ ์ˆ˜๊ฐ•์ƒ ๋ชจ๋‘์˜ ์„ฑ์žฅ์˜ ์›์ฒœ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

 

๋งˆ์†Œ์บ ํผ์Šค ํŒ€์€ ์šฐ๋ฆฌ์˜ ๋ชจ๋‘์˜ ์„ฑ์žฅ์„ ์œ„ํ•ด ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ์›์น™์„ ๋ฐ˜๋“œ์‹œ ์ง€ํ‚ต๋‹ˆ๋‹ค.

 

1. ๋ฐฐ์šฐ๋ฉด ๋ฐ˜๋“œ์‹œ ์“ธ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” Actionable Content

2. ์ฐธ์—ฌ์ž์˜ ์‹œ๊ฐ„๊ณผ ์ˆ˜๊ณ ๋ฅผ ์กด์ค‘ํ•˜๋Š” Time-Saving Curriculum

 

๋งˆ์†Œ์บ ํผ์Šค์˜ Actionable and Time-Saving Curriculum์œผ๋กœ ์„ฑ์žฅ์˜ ๊ธธ์„ ํ•จ๊ป˜ ๊ฑธ์–ด๋‚˜๊ฐ€๊ธธ ๊ธฐ์›ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋”๋ณด๊ธฐ

์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ

์ „์ฒด

26๊ฐœ โˆ™ (4์‹œ๊ฐ„ 33๋ถ„)

ํ•ด๋‹น ๊ฐ•์˜์—์„œ ์ œ๊ณต:

์ˆ˜์—…์ž๋ฃŒ
๊ฐ•์˜ ๊ฒŒ์‹œ์ผ: 
๋งˆ์ง€๋ง‰ ์—…๋ฐ์ดํŠธ์ผ: 

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    • Masocampus
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โ‚ฉ79,200