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.
TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1
TensorFlow Object Detection API를 이용한 고성능 최신 딥러닝 모델을 이용한 Object Detection 수행법을 간편한 Colab 실습을 통해 학습하고, 최신 딥러닝 Object Detection 모델들의 원리를 학습할 수 있는 강의입니다.
Kaggle 예제로 시작하는 머신러닝 입문
다양한 Kaggle 예제를 통해 머신러닝(Machine Learning) 기초부터 차근차근 학습하고, 쉽게 접하기 힘든 현업 머신러닝 엔지니어의 생생한 프로젝트 경험담 및 실무 꿀팁까지 한번에 배워보세요.
실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.
캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기
본 강의는 Kaggle의 Home Credit Default Risk 경연대회 머신 러닝 모델을 구현을 통해, 여러분을 실전적인 머신 러닝 구축 전문가로 한단계 실력을 업그레이드 할 수 있도록 만들어진 강의 입니다.
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.
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
딥러닝·CNN 핵심 이론부터 다양한 CNN 모델 구현 방법, 실전 문제를 통한 실무 딥러닝 개발 노하우까지, 딥러닝 CNN 기술 전문가로 거듭나고 싶다면 이 강의와 함께하세요 :)
실전 데이터 사이언스 Part 3. 머신러닝의 이해
기업의 디지털 전환(DT), 인공지능(AI) 도입은 머신러닝 모델 구축에서 시작합니다. 그러나 머신러닝 기술 범위는 매우 넓으며 최적의 방법을 선택하려면 기본 개념을 분명히 이해해야 합니다. 이 강의에서는 머신러닝의 기본 개념을 명확하게 이해하는데 필요한 핵심 내용을 다섯개의 예제를 중심으로 소개합니다.
YOLO 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0
YOLO(You Only Look Once) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.
[Pytorch] 실전 인공지능으로 이어지는 파이토치 딥러닝
Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.
C# OpenCV 컴퓨터비전 입문 강좌
C#을 이용하여 OpenCV를 다루는 입문 강좌입니다.이론적인 요소보다 함수의 사용법, 함수의 인수가 결과에 미치는 영향 등을 주로 다룹니다.
AI 기업리뷰로 알아보는 AI Transformation
AI 기업리뷰를 통해 AI 기술이 우리의 현재와 미래를 어떻게 바꿔나갈지를 살펴봅니다. AI 프로젝트를 진행하기 위해 필요한 요소들을 살펴봄으로써 다가올 AI Transformation을 준비합니다.
머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수
머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.
[개념부터 실습까지] 추천 시스템 입문편
추천 시스템의 기초 이론을 배우고, 영화 데이터 분석을 함께 실습해 봅니다.
프로그래머를 위한 강화학습(저자 직강)
비즈니스 혁신의 핵심 기술 강화학습에 관한 가장 쉽고 상세한 강의!!! 하루 2시간(2개 강의) 17일 안에 강화학습을 당신의 손안에 넣어드립니다. 지금 이 시간부터 강화학습은 이해하기 어려운 문제가 아닌 당신을 위한 훌륭한 도구가 됩니다.
🏆Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득🏆
자격증 취득을 위한 내용으로만 구성되었기 때문에 텐서플로우나 딥러닝 프레임워크에 대한 이해가 없으셔도 관계 없습니다. 여러분의 자격증 단기 취득을 위한 강의로 짧고 굵게 알려드릴 예정입니다.
커피 한 잔으로 입문하는 Convolutional Neural Network
Deep Learning 전문 과정을 시작합니다! Advanced CNN들을 배우기 위한 첫 번째 강의입니다
자바 머신러닝 weka(웨카) 중급
자바 머신러닝 저변화를 위한 2번째 강좌 입니다. 설계/코딩 모두 구현가능 하도록 UI와 API 를 제공하는 Weka(웨카)를 소개합니다. 실무에 적용해도 전혀 손색이 없는 사례를 강의로 녹여냈습니다.
자바스크립트 머신러닝 TensorFlow.js
자바스크립트 환경에서 머신러닝 개념을 다룹니다. 자바스크립트와 TensorFlow.js로 머신러닝을 구현하는 형태와 코드를 다룹니다.
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.
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.
Backpropagation과 야코비안 행렬
딥러닝에서 가장 중요한 Backpropagation의 원리를 기초부터 심화까지 다루는 강의입니다.
[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
딥러닝의 기본 뼈대인 MLP부터 CNN, RNN까지 쉽고 빠르게 배워봅니다.
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.
