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[딥러닝 전문가 과정 DL1102] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨2

Name: [딥러닝 전문가 과정 DL1102] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨2
Price: 33000 KRW

파이썬의 기초 문법을 확장하고 머신러닝/딥러닝 프로젝트를 진행합니다.

(5.0) 수강평 11개

수강생 223명

공대형아(신경식)

Python 딥러닝 Anaconda

먼저 경험한 수강생들의 후기

이런 걸 배울 수 있어요

파이썬 기초
딥러닝 기초 아이템
CNN 관련 module 작동원리
문제해결능력

mini-project를 스스로 해결하며, 딥러닝을 배우는데 필요한 구현 능력을 키워보세요!

오리엔테이션 영상

[L4DL] Project Currimulum 📑

[전체화면 링크]

From Lv.1 to Lv.2

[딥러닝을 위한 파이썬 레벨1] 강의에서 파이썬 문법을 조금 더 확장하며, 딥러닝에서 사용되는 조금 더 어려운 아이템들을 직접 구현해봅니다. 또한 다음과 같이 6개의 mini-project들을 통해 강의를 듣는 것이 아닌 구현능력을 크게 키웁니다.

6개의 Mini-pojects

Top-5 Accuracy
Edge Detection
Convolutional Layer
K-Nearest Neighbor Classification
K-means Clustering

Mini-project는 단순히 프로그래밍 강의를 듣는 것이 아닌 구현하는 능력을 배양하기 위해 문제 상황을 들은 뒤, 스스로 해결해보는 시간을 먼저 제공합니다. 이후 설명을 들은 뒤, 다시 한 번 복습하는 시간을 제공합니다.

프로그래밍 능력은 자신이 생각하고 있는 내용을 얼마나 프로그램으로 잘 만드는지에 따라 결정됩니다. 본 프로젝트들을 통해 앞으로 딥러닝을 배우는데 필요한 구현능력을 연습해보세요.

Advanced Equations

레벨2 과정에서는 레벨1보다 조금 더 복잡한 수식을 배웁니다. 그리고 이 수식들은 딥러닝에서 활발히 사용되는 수식들입니다.

본 강의를 통해 여러분들은 다음과 같은 능력들을 크게 향상시킬 수 있으며

수식을 이해하는 능력
수식을 프로그램으로 구현하는 능력

다음과 같은 지식들을 얻을 수 있습니다.

앞으로 딥러닝에서 배우게 되는 아이템들의 동작원리
Vectorization의 필요성

Assembling Building Blocks

어떠한 프로그램도 잘게 나누어보면, 그 작은 module들은 기본적인 동작으로 이루어져있습니다.

Mini-project들에서는 우리가 여태 배웠던 작은 module들을 조합하여 K-nearest neighbor classification, K-means clustering들과 같은 머신러닝 알고리즘과 convolutional layer, edge detection와 같은 딥러닝 관련 주제들을 직접 구현해봅니다.

Lecture Materials

본 강의에서 다루는 모든 소스코드와 간단한 설명을 Jupyter Notebook 파일로 제공합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

딥러닝을 처음 입문하시는 분
파이썬을 처음 배우시는 분
프로그램 구현 능력이 부족하신 분
딥러닝과 파이썬을 함께 시작하시고 싶은 분
딥러닝 전문 과정에 함께 하고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

[딥러닝을 위한 파이썬 레벨1] 수강생

안녕하세요
입니다.

2,882

명

수강생

115

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수강평

개

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5.0

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강의 이력

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커리큘럼

전체

60개 ∙ (42시간 28분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. Introduction to the Course

1개 ∙ (13분)

1. Orientation
13:56

섹션 2. Exercise Group.1: Jupyter Notebook 활용하기

1개 ∙ (18분)

2. Exercise 1~3
18:09

섹션 3. Exercise Group.2: For Loop 확장하기

1개 ∙ (51분)

3. Exercise 4~6
51:36

섹션 4. Exercise Group.3: Tuple and zip

2개 ∙ (48분)

섹션 5. Exercise Group.4: Tuple Unpacking & zip 연습

2개 ∙ (1시간 17분)

섹션 6. Exercise Group.5: For Loop + enumerate

2개 ∙ (1시간 0분)

섹션 7. Exercise Group.6: zip + enumerate

2개 ∙ (57분)

섹션 8. Exercise Group.7: (Mini-project) Top-5 Accuracy

3개 ∙ (1시간 37분)

섹션 9. Exercise Group.8: String Formatting

2개 ∙ (1시간 47분)

섹션 10. Exercise Group.9: Dictionary

2개 ∙ (1시간 28분)

섹션 11. Exercise Group.10: Dictionary Looping and Meta Data

2개 ∙ (1시간 35분)

섹션 12. Exercise Group.11: (Mini-project) Mean Subtraction & Normalization

3개 ∙ (1시간 41분)

섹션 13. Exercise Group.12: List Comprehension

2개 ∙ (1시간 5분)

섹션 14. Exercise Group.13: Dictionary Comprehension

2개 ∙ (1시간 5분)

섹션 15. Exercise Group.14: Importing Modules

2개 ∙ (1시간 23분)

섹션 16. Exercise Group.15: 초월함수의 그래프

2개 ∙ (1시간 20분)

섹션 17. Exercise Group.16: Average / Max Pooling

3개 ∙ (1시간 44분)

섹션 18. Exercise Group.17: Correlation / Convolution

2개 ∙ (1시간 40분)

섹션 19. Exercise Group.18: AveragePooling2D / MaxPooling2D

2개 ∙ (1시간 52분)

섹션 20. Exercise Group.19: Corr2D / Conv2D

2개 ∙ (1시간 47분)

섹션 21. Exercise Group.20: (Mini-project) Edge Detection

3개 ∙ (1시간 15분)

섹션 22. Exercise Group.21: Zero-padding

2개 ∙ (1시간 37분)

섹션 23. Exercise Group.22: 2D Zero-padding

2개 ∙ (1시간 57분)

섹션 24. Exercise Group.23: Strides

2개 ∙ (1시간 54분)

섹션 25. Exercise Group.24: 2D Strides

2개 ∙ (2시간 7분)

섹션 26. Exercise Group.25: (Mini-project) Convolutional Layer

3개 ∙ (1시간 55분)

섹션 27. Exercise Group.26: (Mini-project) K-Nearest Neighbor

2개 ∙ (2시간 40분)

섹션 28. Exercise Group.27: (Mini-project) K-means Clustering

2개 ∙ (3시간 18분)

섹션 29. Outro to the Course

2개 ∙ (3분)

강의 게시일:

마지막 업데이트일:

수강평

전체

11개

5.0

11개의 수강평

alex.na
수강평 5
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
어떻게든 많이 배울 수 있게끔 수업을 구성 하셨다는 게 느껴졌고, 실질적인 학습이 잘 되었습니다. 감사합니다.
endymion cheon
수강평 14
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
완강했습니다! 정말 좋은 강의 였습니다. 기본적인 문법과 넘파이도 어느 정도 알고 있는 상황에서 들었지만 딥러닝과 관련해서 사용할 수 있는 다양한 방법들을 배울 수 있어서 도움이 많이 되었습니다. 특히 Data Generation, Convolutional Layer, K-Nearest Neighbor, K-means Clustering을 직접 구현해보니 더 깊이 이해할 수 있었던 것 같습니다. 후속 강의들도 수강할 생각입니다. 좋은 강의 감사합니다!
lym930920
수강평 8
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
도움 많이 되고있습니다 감사합니다!
이준혁
수강평 2
∙
평균 평점 5.0
5
100% 수강 후 작성
정말 좋은 강의입니다 제한된 문법으로 다양한 알고리즘을 구현해보면서 구현능력을 많이 향상시킬 수 있었어요 ㅎ
김기한
수강평 18
∙
평균 평점 5.0
5
80% 수강 후 작성
파이썬이 점점 더 친숙하게 느껴집니다.

비공개 강의로
수강이 제한됩니다.

비공개 강의

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