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.
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 :)
TensorFlow Object Detection API 가이드 Part1 - 코드 10줄 수정으로 물체검출하기
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.
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.
텐서플로우 2.0으로 배우는 딥러닝 기초
텐서플로우 2.0의 기초 문법을 공부하고, 딥러닝의 이론을 텐서플로우 실습 코드로 익히게 됩니다.
TensorFlow와 실전 프로젝트로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
TensorFlow와 실전 프로젝트를 통해 딥러닝/컴퓨터비전 기초부터 실무 응용까지 전 과정을 한번에 학습할 수 있는 올인원 형태의 강의입니다. 다양한 실습을 통해 Custom Dataset에 최신 딥러닝 모델을 응용할 수 있는 실무 능력을 기를 수 있습니다.
머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수
머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.
실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기
다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.
[딥러닝 전문가 과정 DL1101] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨1
딥러닝을 배우기 위해 파이썬의 기본적인 능력을 배양하는 강의입니다.
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.
[Pytorch] 실전 인공지능으로 이어지는 파이토치 딥러닝
Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.
커피 한 잔으로 입문하는 Convolutional Neural Network
Deep Learning 전문 과정을 시작합니다! Advanced CNN들을 배우기 위한 첫 번째 강의입니다
자바스크립트 머신러닝 TensorFlow.js
자바스크립트 환경에서 머신러닝 개념을 다룹니다. 자바스크립트와 TensorFlow.js로 머신러닝을 구현하는 형태와 코드를 다룹니다.
[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝
딥러닝의 기본 뼈대인 MLP부터 CNN, RNN까지 쉽고 빠르게 배워봅니다.
[딥러닝 전문가 과정 DL1301] 딥러닝 네트워크의 연산
딥러닝 네트워크가 어떤 연산을 통해 출력을 만들어내는지 다루는 강의입니다.
(전자책) 응교수보다 쉬운 인공지능 입문서, 이지딥 PDF
인공지능, 어렵다는 분들이 많아 쉽게 정리했습니다. 입문자들이 인공지능의 기본 개념부터 CNN, RNN 같은 딥러닝의 핵심 알고리즘까지 단 한 권으로 배울 수 있게 풀어 서술했습니다. 인공지능, 코딩없이 책 한 권으로 배워보세요
TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
딥러닝 핵심이론과 최신 TensorFlow 2.0을 이용한 딥러닝 코드 구현을 한번에 배울 수 있는 강의입니다.
[딥러닝 전문가 과정 DL1102] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨2
파이썬의 기초 문법을 확장하고 머신러닝/딥러닝 프로젝트를 진행합니다.
커피 한 잔으로 정복하는 LeNet
Convolutional Neural Network의 시작! LeNet을 집중적으로 배워봅니다
Tensorflow 사용메뉴얼
딥러닝은 개념과 구현능력이 동시에 갖추어져야하는 학문입니다. 이 강의에서는 구현능력에 초점을 맞춰 기초부터 advanced된 기술들을 Tensorflow로 구현하는 방법을 배웁니다.
핸즈온 머신러닝 2
아마존 베스트 셀러인 <핸즈온 머신러닝 2판>의 내용을 다룬 강의입니다. 대표적인 머신러닝 라이브러인 사이킷런을 사용하여 다양한 머신러닝 알고리즘과 평가 방법을 배웁니다. 또 가장 유명한 딥러닝 라이브러인 텐서플로와 케라스를 사용하여 인공 신경망부터 강화학습까지 이론과 실무를 다져 봅니다. 아직 모두 완료된 강의가 아닙니다. 매주 1~2개의 강의가 계속 추가될 예정입니다.
[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 NLP
기본적인 자연어처리 기법(Natural Language Processing)과 딥러닝을 활용한 다양한 텍스트 task에 대해 다룹니다.
[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 GAN
GAN(Generative Adversarial Networks)에 대하여 쉽고 정확하게 배워봅니다.
[딥러닝 전문가 과정 DL1231] Backpropagation과 야코비안 행렬
딥러닝에서 가장 중요한 Backpropagation의 원리를 기초부터 심화까지 다루는 강의입니다.
