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인공지능 딥러닝 · 머신러닝

진짜 왕초보를 위한 딥러닝

10명이 수강하고 있어요.
김건영
딥러닝 tf.keras multiclass-classification logistic-regression 인공신경망

22,000원

지식공유자: 김건영
총 35개 수업 (11시간 9분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.

이 강의는 딥러닝이란 명칭은 들어는 보았으나, 어떻게 시작해야 할 지 모르는 분들을 대상으로 진행됩니다 : )

✍️
이런 걸
배워요!
딥러닝에 대한 간략한 기초 설명
Tensorflow Keras 2.x 사용법

실습 위주로 시작하는
딥러닝 맛보기 🥣

딥러닝이 처음인 분들을 위한 강의 📖

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.

이런 분들께 추천해요 🙋

  • 딥러닝을 어떻게 시작해야 할지 막막한 분
  • 파이썬을 다뤄봤지만 딥러닝 프레임워크는 생소한 분
  • Learn-by-doing. 실습을 통해 습득하는 게 많은 분

강의 수강 후 여러분은 ⭐

  • 주어진 문제의 유형을 구분할 수 있습니다.
  • Tenserflow Keras 2.x을 이용해서 모델링을 할 수 있습니다.

학습 내용 📚

  • Google Colaboratory에 대한 소개 및 사용법
  • Linear Regression & Logistic Regression & Multiclass Classification
  • Artificial Neural Network
  • Before the CNN

예상 질문 Q&A 💬

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!

수강 전 참고 사항 📢

실습 환경

  • 인터넷 접속이 원활하면 됩니다.
  • Google Colaboratory를 사용합니다. 따라서 Google 계정이 필요합니다.

학습 자료

  • 강의에서 사용하는 슬라이드는 PDF로 제공됩니다.
  • 실습용 ipynb 파일도 제공됩니다. 

선수 지식 및 유의 사항

  • 파이썬에 대한 기초 지식
  • Option 1) numpy, pandas, matplotlib.pyplot에 대한 기초 지식
  • Option 2) 선형 회귀가 무엇인지 알고 계시면 더욱 좋습니다.

지식공유자 소개 ✒️

  • 현재 교육 전문 스타트업에 재직 중입니다.
  • KT, SK C&C, SK Networks 등의 기업에서 강의 경험이 있습니다.

이런 분들께 추천드려요!

🎓
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)
안녕하세요
김건영 입니다.
김건영의 썸네일

안녕하세요.

데이터인사이트의 김건영입니다.

만나서 반갑습니다 : )

커리큘럼 총 35 개 ˙ 11시간 9분의 수업
이 강의는 영상, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. Intro & Colaboratory 3 강 ∙ 41분
Intro 02:48
Google Colaboratory I 미리보기 13:45 Google Colaboratory II 미리보기 24:46
섹션 1. Deep Learning & Tensorflow Keras 2 강 ∙ 25분
Deep Learning이란? 17:40
Tensorflow Keras란? 07:56
섹션 2. Linear Regression 5 강 ∙ 1시간 33분
Linear Regression Sequential API : 슬라이드 미리보기 19:07 Linear Regression Sequential API : 보여주기 & 따라하기 미리보기 24:40 Linear Regression Sequential API : 실습 미리보기 19:51
Linear Regression Functional API : 슬라이드 & 보여주기 & 따라하기 20:26
Linear Regression Function API : 실습 09:38
섹션 3. Logistic Regression 5 강 ∙ 1시간 14분
Logistic Regression Sequential API : 슬라이드 13:07
Logistic Regression Sequential API : 보여주기 & 따라하기 18:12
Logistic Regression Sequential API : 실습 19:15
Logistic Regression Functional API : 슬라이드 & 보여주기 & 따라하기 12:59
Logistic Regression Functional API : 실습 11:22
섹션 4. Multiclass Classification 5 강 ∙ 1시간 24분
Multiclass Classification : Intro 01:48
Multiclass Classification Sequential API : 보여주기 & 따라하기 28:11
Multiclass Classification Sequential API : 실습 19:29
Multiclass Classification Functional API : 슬라이드 & 보여주기 & 따라하기 15:53
Multiclass Classification Functional API : 실습 19:04
섹션 5. Artificial Neural Network 10 강 ∙ 2시간 34분
ANN Linear Regression : 슬라이드 07:45
ANN Linear Regression : 보여주기 18:20
ANN Linear Regression : 혼자하기 13:04
ANN Linear Regression : 실습 19:10
ANN Logistic Regression : 슬라이드 & 보여주기 15:35
ANN Logistic Regression : 혼자하기 09:49
ANN Logistic Regression : 실습 17:01
ANN Multiclass Classification : 슬라이드 & 보여주기 23:05
ANN Multiclass Classification : 혼자하기 11:59
ANN Multiclass Classification : 실습 18:41
섹션 6. Before the CNN 5 강 ∙ 3시간 14분
ANN : MNIST 01:00:08
ANN : MNIST 따라하기 27:24
ANN : Fashion MNIST 혼자하기 33:48
ANN : CIFAR-10 실습 42:42
정리 30:35
강의 게시일 : 2023년 09월 08일 (마지막 업데이트일 : 2023년 09월 08일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️