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인공지능 딥러닝 · 머신러닝

[텐서플로2] 파이썬 딥러닝 완전정복 - GAN, BERT, RNN, CNN 최신기법 대시보드

(3.5)
17개의 수강평 ∙  357명의 수강생

33,000원

지식공유자: 노마드크리에이터
총 21개 수업 (4시간 7분)
수강기한: 
무제한
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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중급자를 위해 준비한
[인공지능, 데이터 분석] 강의입니다.

최신 딥러닝 기법인 GAN, BERT, RNN, CNN을 파이썬과 텐서플로2를 기반으로 다양하고 유용한 프로젝트를 이론과 함께 만들면서 배우는 딥러닝 종합 프로젝트 과정입니다.

✍️
이런 걸
배워요!
딥러닝의 최신기법 GAN, BERT, RNN, CNN 등
딥러닝 모델과 프로그램 제작
최신 텐서플로2를 이용한 문제해결
GAN을 이용한 MNIST 숫자 그리기
BERT를 이용한 IMDB 영화평 분류(Classification)
RNN을 이용한 IMDB 영화평 분류(Classification)
CNN을 이용한 MNIST 숫자 판독


딥러닝 이제는 선택이 아닌 필수입니다.
급속도로 발전하는 딥러닝을 오랜된 교재와 기법으로만 배우실 겁니까?


[텐서플로2] 파이썬  딥러닝 완전정복
GAN, BERT, RNN, CNN 최신기법


🗒 강의소개

알파고가 인간의 영역인 바둑을 정복하며 우리는 인공지능의 미래가 현실이 된 것을 알게되었습니다.

그러면서 인공지능, 머신러닝 그리고 딥러닝이 엄청난 주목을 받으며 빠른 속도로 발전하고 있습니다.

그런데 딥러닝을 어떻게 실전에서 활용하는지 조차 모르는 경우가 많고,

기술의 빠른 발전으로 빠른 분야임에도 이미 전통적인 기법이 된 CNN, RNN기법만을 가르치는 교재만 있는 것을 보고 

딥러닝의 최신 기법인 GAN, BERT, RNN, CNN을 모두 배우는 과정을 만들게 되었습니다. 

이론 뿐 아니라 다양한 프로젝트 예제를 같이하면서 실전능력을 키우는 과정으로 만들었습니다.

🌈 프로젝트 소개 

프로젝트 1. CNN(Convolutional Neural Network)기법을 활용하여

MNIST 손글씨 숫자 이미지를 인식하는 딥러닝 모델을 만듭니다. 

프로젝트 2. RNN(Recurrent Neural Network)기법을 활용하여

IMDB 영화평 데이터를 분석하는 딥러닝 모델을 만듭니다. 

프로젝트 3. 자연어처리의 신기술 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)기법을 활용하여

IMDB 영화평 데이터를 94% 정확도로 분석하는 딥러닝 모델을 만듭니다. 

프로젝트 4. 최신 GAN(Generative Adversarial Networks)기법을 활용하여

MNIST 손글씨 이미지를 생성하는 딥러닝 모델을 만듭니다. 

특별강의

'Model 정확도 99%이상 높이기'라는 특별강의를 추가했습니다. 이 강의는 '[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트'과정 수강생 분들이 MNIST 손글씨 모델이 아래 사진처럼 '7을 왜 7이라 하지 못하나요?'라는 질문에서 시작되었습니다. 물론 모델의 정확도 뿐 아니라 프로그램 예외처리, MNIST원시데이터 등 다양한 요인이 있지만 기존 Nueral Network 모델이 학습용으로 단순해서 이걸 99.38%까지 정확도를 높이기 위해  Nueral Network 모델을 다시 구성하는 내용을 만들어 봤어요.

 

🙋🏻‍♂️ 강의 관련 질문

Q. 이 강의는 어떤 프로그램을 사용하나요?
A. 이 과정에서는 파이썬3, 아나콘다, 텐서플로2를 기본으로 사용합니다.  

선수과정인 파이썬 머신러닝과정을 배우셨다면 같은 프로그램을 사용하고 있습니다.

Q. 이 강의는 어떤 특징을 가지고 있나요?
A. 딥러닝은 빠르게 발전하는 만큼 최신 기법을 배워야 합니다. 이 과정에서는 GAN, BERT와 같은 최신 기법을 배웁니다.

이 과정은 이론 설명 뿐 아니라 실전 프로젝트를 통해서 딥러닝을 배우게 됩니다.

Q. 비전공자도 들을 수 있나요?
A. 딥러닝이나 데이터 과학은 꼭 전산을 전공한 분만 할 수 있는 분야가 아닙니다.

여러분의 열정만 있다면 충분히 배우고 활용할 수 있는 내용입니다.  

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
딥러닝의 최신기법을 배우고자 하는 분
딥러닝을 위한 기본지식을 키우는 분
인공지능을 실전에서 활용하고자 하는 분
데이터 과학을 배우고 싶은 분
최신 텐서플로2를 직접 활용하고자 하시는 분
머신러닝의 개념과 실전능력을 같이 키우고자 하는 분
데이터 분석 프로젝트를 진행하시는 분
📚
선수 지식,
필요할까요?
[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트
파이썬 데이터 가공, 시각화 - 파이썬 데이터시각화 분석 실전 프로젝트
파이썬 기본지식 - 파이썬 100분 핵심강의
열심히 배우고자하는 의지

안녕하세요
노마드크리에이터 입니다.
노마드크리에이터의 썸네일

"우리는 당신의 꿈을 이루기 위해 최선을 다 합니다."

 

노마드크리에이터는 우리나라와 싱가포르에서 인공지능 핀테크 프로젝트를 수행하는 스타트업을 운영하고 있습니다. 실전에서 쌓은 경험과 노하우를 모아서 쉽고 재미있는 교육 컨텐츠를 제공하고 있습니다. 스타트업을 시작하기 전에는 약 25년간 LG CNS, Tmoney 등에서 System Engineer, Program/Project Manager, Business Developer, IT Consultant로 국내 및 해외에서 활동하며 쌓은 경험을 쌓았습니다. 

프로그램 개발 및 프로젝트 관리에 관심을 두고 PMP(Project Management Professional by PMI), SAP Business Warehouse, SCJP(Sun Certified Java Programmer), MCSE+DBA(Microsoft Certified System Engineer) 와 OCP(Oracle Certified Professional-DBA) 등의 자격과 전문성을 바탕으로 다양한 영역에서 도전을 이어가고 있습니다.

     도전을 통한 경험과 성과를 공유하고 더 발전하기 위해서 '크리애플' 유튜브 채널, 크리애플(www.creapple.com) 지식 큐레이션 포털과 평생교육원을 운영하면서 데이터과학, 웹앱개발, 사물인터넷 분야를 중심으로 전문교육을 개발하고 제공하는 공인 NCS확인강사(정보기술개발)이기도 합니다.

커리큘럼 총 21 개 ˙ 4시간 7분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트가 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. 시작하기
섹션 1. Image - CNN
딥러닝 Activation Function - ReLu 09:47
Neural Network 개념과 MNIST예제 미리보기 08:23
MNIST 숫자인식 Neural Network 13:41
CNN(Convolutional neural network)이란? 12:20
CNN으로 강화하는 MNIST 숫자인식 Model 17:03
섹션 2. Text - RNN, BERT
자연어처리(Natural Language Processing)의 개념과 역사 미리보기 17:41
IMDB 영화평 텍스트 분석 예제 07:08
IMDB 영화평 예제 데이터 구조 12:14
IMDB 영화평 텍스트 분석 Model 제작 15:36
IMDB 영화평 텍스트 분석 Model 테스트 08:36
IMDB 영화평 텍스트 분석 Model 강화하기 06:13
BERT로 IMDB 영화평 텍스트 분석 Model 제작 16:44
섹션 3. Generative - GAN
GAN(Generative Adversarial Networks)의 개념 미리보기 11:29
GAN, Generator 만들기 09:50
GAN, DIscriminator 만들기 14:22
GAN으로 MNIST 숫자 그리기 09:37
섹션 4. [특별강의] Model 정확도 99%이상 높이기
Model의 정확도를 높이는 이유 미리보기 04:46
Model강화 프로그램 준비하기 11:16
Model강화 프로그램 학습하기 10:05
Model강화 프로그램 테스트하기 09:08
강의 게시일 : 2019년 11월 29일 (마지막 업데이트일 : 2020년 05월 07일)
수강평 총 17개
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
3.5
17개의 수강평
5점
4점
3점
2점
1점
VIEW 추천 순 최신 순 높은 평점 순 낮은 평점 순 평점 순 높은 평점 순 낮은 평점 순
박현주 thumbnail
5
멋진 강의 감사합니다....
2022-07-26
이기혁 thumbnail
3
실습 소스좀 최신화 해줬으면 좋겠습니다
2021-06-23
Sunghoon Sunwoo thumbnail
3
실용적 코드가 없어서 좀 아쉬워요
2019-12-10
지식공유자 노마드크리에이터
안녕하십니까? 의견 감사합니다. 제가 강의를 모듈화해서 만들다보니 이번 강의는 이론과 관련된 예제를 중심으로 했습니다. 지금 OpenCV를 이용한 딥러닝 실용적인 프로젝트 과정을 만들고 있습니다. 다음에 도움되시길 바랍니다. 감사합니다.
2019-12-11
thecom7 thumbnail
5
이론과 예제 구성이 좋습니다.
2020-12-30
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5
딥러닝에 대한 제대로 된 최신 교재를 찾기 힘들었는데 최신 기법을 알기 쉽게 잘 설명해 주셔서 감사합니다. 강사님 목소리가 낭랑하셔서 수강하기 수월해요. 적극 추천합니다~
2019-12-04
지식공유자 노마드크리에이터
안녕하십니까? 좋은 평 감사합니다. 앞으로도 더 좋은 강의 만들도록 노력하겠습니다. 감사합니다.
2019-12-11
연관 로드맵
이 강의가 포함된 잘 짜여진 로드맵을 따라 학습해 보세요!