단 두 장의 문서로 데이터 분석과 시각화 뽀개기
Pandas 로 데이터 분석, 전처리, 머신러닝, 딥러닝에 활용하다보면 늘 사용하는 기능 위주로 사용하게 됩니다. 이런 핵심적인 내용만을 모아 정리해 놓은 Pandas Cheat Sheet 이 있습니다. 두꺼운 책으로 Pandas를 배우다 지치신 분들께 단 두 장의 문서로 Python Pandas 를 알려드립니다. Pandas 공식 튜토리얼에서 제공하는 cheat sheet 으로 Pandas 의 핵심기능을 익혀봅니다.
딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제들을 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 - 손흥민을 찾아라!
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝 모듈(dnn, Deep Neural Network)을 활용하여 얼굴, 눈, 다양한 사물을 식별하고 인식하는 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 과정입니다.
케라스, 인공지능의 공용어 완전정복
인공지능의 공용어인 케라스와 파이썬을 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression), 분류(Classification) 및 딥러닝 Neural Network 프로젝트를 이론과 함께 배우는 케라스 이론과 실전 종합 과정입니다.
[텐서플로2] 파이썬 머신러닝 완전정복 - 마라톤 기록예측 프로젝트
보스톤 마라톤 빅 데이터를 기반으로 파이썬과 텐서플로2를 이용하여 다양하고 유용한 머신러닝 회귀(Regression)와 분류(Classification) 프로젝트를 이론과 함께 배우는 머신러닝 종합 프로젝트 과정입니다.
[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 GAN
GAN(Generative Adversarial Networks)에 대하여 쉽고 정확하게 배워봅니다.
[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
딥러닝의 기본 뼈대인 MLP부터 CNN, RNN까지 쉽고 빠르게 배워봅니다.
[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
추천 시스템의 기초 이론을 배우고, 영화 데이터 분석을 함께 실습해 봅니다.
[텐서플로2] 파이썬 딥러닝 완전정복 - GAN, BERT, RNN, CNN 최신기법
최신 딥러닝 기법인 GAN, BERT, RNN, CNN을 파이썬과 텐서플로2를 기반으로 다양하고 유용한 프로젝트를 이론과 함께 만들면서 배우는 딥러닝 종합 프로젝트 과정입니다.
파이썬 머신러닝 완벽 가이드
이론 위주의 머신러닝 강좌에서 탈피하여 머신러닝의 핵심 개념을 쉽게 이해함과 동시에 실전 머신러닝 애플리케이션 구현 능력을 갖출 수 있도록 만들어 드립니다.
[OpenCV] 파이썬 딥러닝 영상처리 프로젝트 2 - 불량사과를 찾아라!
OpenCV로 이미지와 영상을 처리하고, 딥러닝을 활용하여 얼굴과 다양한 사물을 식별하고 인식하는 내용을 배웁니다. 졸음방지, 나이와 성별식별, 지나가는 사람 수 세기, 얼굴 추적, 불량사과와 귤을 찾아주는 YOLO 등 재미있는 프로젝트를 이론과 함께 배우는 과정입니다.
머신러닝 처음 시작하기 (기초 원리 + 초급 실습)
머신러닝을 처음 접하는 사람들을 대상으로 기초적인 머신러닝 이론을 간략하게 다룬 머신러닝 기초 강의입니다.
[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
AI 인공지능, 모바일이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 모바일에서 어떻게 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 모바일 Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.
자바스크립트 머신러닝 TensorFlow.js
자바스크립트 환경에서 머신러닝 개념을 다룹니다. 자바스크립트와 TensorFlow.js로 머신러닝을 구현하는 형태와 코드를 다룹니다.
[라즈베리파이] IoT 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트
AI 인공지능이 대세라는 것은 말할 필요가 없습니다. 그런데 머신러닝과 딥러닝을 배워서 어디에 쓴다는 겁니까? 이제 생활에서 활용되는 유용한 사물인터넷IoT Computer Vision 프로젝트들을 같이 배워봅시다.
R로 쉽게 배우는 강화학습
Q-learning부터 Deep Q-learning에 대해 배우고, 강화학습을 R로 구현해 보는 시간을 가집니다. Deep Q-network을 넘어서 Self-imitation learning과 Random Netowrk Distillation 까지 전체적인 강화학습 내용을 다룹니다.
자바 머신러닝 weka(웨카) 초급
머신러닝을 무시하거나 무서워 할 필요가 없습니다. 머신러닝은 쉽지만 머신러닝을 어디에 적용할지를 고민합시다. 자바의 머신러닝 확대 방향은 현재 Python,R 강세 대비 향후 iOs 와 같이 Python,R과 Java 의 양립 예상됩니다. 도메인전문가와 IT 종사자간 DIKW 협업체계 구축하는 것이 이 강의의 목적입니다.
C# OpenCV 컴퓨터비전 입문 강좌
C#을 이용하여 OpenCV를 다루는 입문 강좌입니다.이론적인 요소보다 함수의 사용법, 함수의 인수가 결과에 미치는 영향 등을 주로 다룹니다.
DataScience와 AI의 개념 (공부하는 방법)
DS/AI를 처음 접하고 공부하고자 하는 사람들에게 도움을 드리고자 제작한 강의입니다. DS/AI의 개념 그리고 어떠한 분야가 있는지에 대해 알려드리고 공부를 하려면 무엇부터 어떻게 공부를 해야 하는지 알려드립니다.
OpenCV + WebApp (얼굴&눈 검출 웹앱만들기)
이미지를 업로드하면 Opencv가 처리하여 얼굴을 검출해주는 웹앱을 만들어 봅니다.
GPU 프로그래밍 언어 CUDA(쿠다) 기초
CUDA는 GPU 프로그래밍 언어입니다. C, C++를 변경해서 만든 언어라 C, C++ 개발자라면 누구나 쉽게 접근할 수 있습니다. 하지만 GPU 머신과 CUDA 프로그래밍의 특성을 반드시 이해하셔야 합니다. 본 강좌는 GPU 머신을 이해하고 CUDA를 작성하여 딥러닝의 기초 연산인 행렬곱을 실행합니다. 이 과정을 통해 여러분은 GPU 프로그래밍을 능숙하게 다루실 수 있습니다.
머신러닝 이론 및 파이썬 실습
머신러닝 총정리 강의입니다. 실무 경험을 토대로하여 짧고 알기쉬운 동영상 강의로 이루어져있습니다.
밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문
본 강의는 TEAMLAB과 Inflearn이 함께 구축한 데이터 사이언스 과정의 두 번째 강의인 밑바닥 부터 시작하는 머신러닝 입문 입니다. 밑바닥부터 시작하는 머신러닝 입문은 Part I과 Part II로 구성되어 있습니다. 본 강의는 TEAMLAB과 Inflearn이 함께 준비한 WADIZ 펀딩의 지원을 받아제작되었습니다.
OpenCV 강좌 - 컴퓨터 비전
OpenCV는 영상처리, 3D 구성, 추적, 기계학습, 인식 그리고 딥러닝까지 유용한 기능이 아주 많습니다. 그리고 상업적인 사용까지 무료입니다. 정말 멋진 Library 죠?
