인공지능

머신러닝/딥러닝 소개 및 학습을 위한 파이썬 속성 과정

머신러닝 및 딥러닝 전반에 대한 개요와 기본 도구 사용 방법, 그리고 학습에 필요한 파이썬 언어 지식을 단기간에 습득할 수 있습니다.

최신 딥러닝 기술과 객체인식

실시간 객체 인식 모델인 초기 YOLO 모델부터 최신 모델까지 배울 수 있는 강의입니다. 추가적으로 객체 인식과 더불어 다양한 딥러닝 기술들을 배웁니다.

파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

전통적인 머신러닝과 딥러닝은 많은 부분에서 동일한 원리와 기술 체계에 기반하고 있습니다. 따라서 본 강의에서는 두 가지를 별도의 과목으로 분리하지 않고 하나의 연결된 과정으로 구성하여 입문자가 머신러닝 전반에 걸친 이해도를 높일 수 있도록 하였습니다.

머신러닝/딥러닝으로 이어지는 선형대수

머신러닝/딥러닝 연구에 반드시 필요한 선형대수 내용을 다룹니다.

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

본 강의는 Object Detection과 Segmentation에 대한 깊이 있는 이론 설명과 현업에서 바로 사용될 수 있는 수준의 실습 예제를 통해 여러분을 현장에서 필요한 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 전문가로 발돋움시켜 드릴 것입니다.

수학 없이 시작하는 인공지능 첫걸음: 기초부터 최신 트렌드까지

수학 수식과 같이 어려운 내용은 덜어내어, 가벼운 마음으로 AI에 대한 전반적인 지식을 얻을 수 있는 강의입니다.

최신 딥러닝 기술 Vision Transformer 개념부터 Pytorch 구현까지

딥러닝 최신 기술 중 하나인 Vision Transformer를 공부하고 Pytorch를 이용하여 논문을 구현하는 강의입니다. 비전 분야의 새로운 미래를 저와 함께 경험해 봐요!

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 :)

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.

핵심만 빠르게, 입문자를 위한 딥러닝(Deep Learnig)과 텐서플로(Tensorflow)

딥러닝(Deep Learning)을 텐서플로(Tensorflow)를 활용하여 학습할 수 있는 강의입니다. 선형(Linear) 회귀, 로지스틱(Logistic) 회귀, 소프트맥스(Softmax) 회귀 모델을 배우고, 최종적으로 패션 이미지를 분류할 수 있는 MLP 모델을 만들어보세요!

Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능

다양한 추천 알고리즘 동작 원리를 이해함으로써 여러분만의 개인화 추천 알고리즘을 만들어보세요!

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.

[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지

Pytorch를 이용하여 다양한 인공 신경망을 구현하는 강의입니다.

실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 개념 잡기

다양한 인공 신경망의 구조와 동작 원리를 이해하고 좋은 모델을 만드는데 필요한 필수 지식을 전달하는 강의입니다.

인공지능은 어떻게 학습할까? - 재미로 배우는 AI 원리

인공지능이라는 막연한 두려움에서 벗어날 수 있는 일반인을 위한 교양 강의입니다. 인공지능이 학습한다는 것이 대체 무슨 의미인지 구체적인 예시를 통해 알아봅니다. 또한 인공지능의 뇌 구조는 어떻게 생겼는지, 어떻게 사고하는지를 구체적이 예시로 알아봅니다.

커피 한 잔으로 입문하는 Convolutional Neural Network

Deep Learning 전문 과정을 시작합니다! Advanced CNN들을 배우기 위한 첫 번째 강의입니다

GPT 논문 구현으로 배우는 딥러닝 논문 구현 with TensorFlow 2.0 Part 1

GPT-1(Improving Language Understanding by Generative Pre-Training) 논문을 TensorFlow 2.0을 이용해서 밑바닥부터 구현해보며 딥러닝 논문 구현 능력을 배울 수 있는 강의입니다.

딥러닝을 활용한 자연어 처리 (NLP) 과정 (기초부터 GPT-3까지)

옛날식의 자연어 처리 방법은 수명을 다했습니다. 이제 딥러닝을 활용한 새로운 자연어 처리 모델의 시대입니다. 자연어 처리는 최근 딥러닝의 가장 눈부신 발전 분야이기도 합니다. 최신 딥러닝을 이용한 자연어 처리 개념과 활용 방법을 실기 위주의 강의를 통해 알아봅니다.

처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 [데이터과학 Part3]

강사가 처음 딥러닝을 익혔을 때 실패했던 경험을 바탕으로 딥러닝 이해에 필요한 수학, 이론, 파이토치 기반 구현, 전이학습 최신 기술까지 차근차근 익힐 수 있도록 새롭게 꾸민 강의입니다.

[딥러닝 전문가 과정 DL1102] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨2

파이썬의 기초 문법을 확장하고 머신러닝/딥러닝 프로젝트를 진행합니다.

따라하면서 배우는 3D Human Pose Estimation과 실전 프로젝트

인공지능에 관심을 갖게 되었지만 항상 똑같은 주제의 강의를 듣는 데 지치셨나요? 사람 이미지 및 비디오에서 3D 포즈를 생성, 추정 공부해보고 실제 코드를 실행하며 이미지에서 나만의 데이터를 구축하는 실전 프로젝트를 진행하는 강의입니다.

[Pytorch] 파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축

직관적이고 파이써닉한 파이토치(Pytorch)를 통해 딥러닝 모델을 직접 구축하는 방법을 학습해 봅니다.

TensorFlow로 배우는 심층 강화학습 입문 - Deep Reinforcement Learning

심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning)에 대한 필수 이론 학습을 통해 강화학습 기초 개념을 탄탄히 다지고, TensorFlow를 이용한 실제 코드 구현 실습을 통해 심층 강화학습의 원리를 자세히 학습할 수 있는 강의입니다.

예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지

딥러닝 자연어처리 기초부터 최신모델인 Transformer와 BERT까지 딥러닝 자연어 처리(Natural Language Processing[NLP])의 원리와 활용방법을 다양한 예제와 실습 코드 구현을 통해 학습합니다.