개발자를 위한 딥러닝
김우근
실습보다 이론과 맥락에 집중하여, 딥러닝을 깊이 있게 정리하고 큰 그림을 잡고 싶은 분들에게 도움이 되는 강의입니다. 딥러닝의 뿌리가 되는 수학·통계적 배경을 쉽게 이해할 수 있으며, 현대 딥러닝의 주요 모델인 AutoEncoder, GAN, Transformer, AlphaGo 등의 원리를 개발자 관점에서 직관적으로 해석해 드립니다.
중급이상
머신러닝, 딥러닝, 통계

딥러닝에 대한 간략한 기초 설명
Tensorflow Keras 2.x 사용법
실습 위주로 시작하는
딥러닝 맛보기 🥣
본 강의는 딥러닝 1회차 공부에 필요한 내용 위주로 제작되었습니다. 딥러닝이 무엇인지, 어떤 문제가 딥러닝의 해결 대상인지 알아가는 것이 강의의 테마입니다. Tensorflow Keras 2.x로 딥러닝 모델을 구현하는 것 또한 하나의 테마입니다.
강의는 깊은 이론을 최대한 지양하고, 실습 위주로 진행됩니다. 각 강의는 연결성을 가집니다. A 단계에서 B 단계로 넘어갈 때, A 단계에서 사용했던 아이디어를 살려서 B 단계에 적용합니다.
Q. 선수 지식이 필요한가요?
파이썬에 대한 아주 기본적인 지식만 있으면 됩니다. 더불어 선형 회귀가 무엇인지 정도만 아시면 좋습니다.
Q. 비전공자도 들을 수 있는 강의인가요?
위의 선수 지식만 갖추신다면 누구라도 들을 수 있다고 생각합니다!
Q. 수업 내용은 어느 수준까지 다루나요?
CNN 직전까지 다룹니다. 이후 Computer Vision으로 연계해서 공부하시면 좋습니다!
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝을 사용해보고 싶은데, 어떻게 시작해야 할 지 막막하신 분
Learning-by-doing 실습을 통해 익숙해지는 것을 선호하시는 분
선수 지식,
필요할까요?
Python에 대한 아주 약간의 기본 지식
Numpy, Pandas, Matplot 등에 대한 피상적인 지식 (라이브러리 이름과 역할 정도)
전체
35개 ∙ (11시간 9분)
해당 강의에서 제공:
1. Intro
02:48
4. Deep Learning이란?
17:40
전체
1개
₩22,000
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