Sử dụng deep learning bằng Python

일주일 만에 소프트웨어 요구사항 제대로 이해하기

이 강의에서는 소프트웨어의 핵심 기능과 조건을 체계적으로 분석하고 정리하는 방법을 배우고, 이를 토대로 버그를 찾고 개선하는 테스팅과의 관계에 대한 이론적 배경을 설명합니다.

언리얼 네트워크

언리얼 엔진에서 제공하는 네트워크 프레임워크의 구성을 이해합니다. 서버, 클라이언트, 리플리케이션, RPC가 무엇이며 어떻게 작동하는지 이해합니다. 언리얼 프레임워크를 이용하여 네트워크 게임을 제작할 수 있습니다.

Unity 개발자를 위한 C#프로그래밍

Unity 엔진을 사용하는 언어는 C# 언어입니다. Unity에서 자주 사용하는 기능 위주로 강의 내용을 다루고 있으며 자료형 및 변환, 객체 지향과 일반화, 간단한 파일 입출력까지 다뤄요!

채용트렌드와 취업전략

채용 트렌드와 직무 분석을 토대로 나만의 취업 전략을 수립해보세요. 자기소개서부터 면접까지 A to Z 취업 준비

비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

비전공자를 위한 수학 통계 기초(이론)

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다!

비전공자를 위한 시스템 프로그래밍 개론

리눅스(Linux)가 무엇인지 기본 구조를 설명하고, 쉘(Shell)을 다루는 방법을 익힙니다. 나아가 리눅스 네트워크에 대한 기본적인 이해를 할 수 있도록 배워봅니다.

비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍

비전공자를 위한 파이썬 프로그래밍

Blender를 이용한 3D 모델링 기초 강의

3D 프린팅 또는 인테리어 및 게임을 위한 아트 작업이 필요하신가요? 블렌더 기초 강의를 통해 사실적인 3D 그래픽 디자인 작업물을 만들어보세요.

비전공자를 위한 컴퓨터 구조 및 OS 개론

컴퓨터 하드웨어의 기본 구조와 동작 원리 및 설계 방법과 OS에 대한 부분을 알아보고, 좋은 프로그램을 만드는 데 필요한 지식을 쌓을 수 있습니다.

R을 활용한 데이터 통계 분석

R과 데이터에 대한 이해와 데이터 분석을 위한 데이터 처리 방법, 데이터 가시화 방법 등 기본적인 데이터 분석을 위한 기반을 다집니다. 변수, 함수, 패키지를 활용하여 편리하게 데이터를 내가 원하는 모양으로 가공하는 방법을 배웁니다.

Unity 입문자를 위한 C프로그래밍 기초

Unity 엔진을 활용해 VR/AR 콘텐츠를 제작하기 위해서는 C#을 학습해야 하며 C# 학습을 위해서는 C 언어 학습이 필요합니다. 본 강좌는 C 언어의 기본부터 메모리 관리까지의 내용을 다루고 있습니다.

파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

데이터의 세계로 첫발을 내딛고 싶으신가요? AI의 핵심 기술인 머신러닝과 딥러닝을 파이썬과 함께 배워보세요. 이 강의는 머신러닝과 딥러닝의 기초부터 실제 응용까지, 단계별로 친절하게 안내합니다. 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.

케라스를 이용한 딥러닝

딥러닝 학습 원리를 이해 하고 케라스를 이용하여 모델, 레이어, 최적화 기술을 사용하여 신경망 구축 및 훈련의 복잡성을 단순화 하는 과정을 설명 합니다.

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

머신러닝&딥러닝의 기초부터 확실하게! 파이썬으로 분류/회귀/군집/인공신경망 생성과 활용까지

파이썬과 딥러닝을 활용한 시계열 자료 처리

시간은 끊임없이 흐르고, 데이터는 계속 쌓입니다. 이 역동적인 세계에서 시계열 데이터는 우리 삶의 모든 측면에서 중요한 역할을 합니다. 금융 시장의 변동성부터 기후 변화의 미묘한 신호에 이르기까지, 시계열 데이터는 이 모든 것을 담고 있습니다. 이제 이 강력한 데이터를 파이썬과 딥러닝의 힘을 이용하여 해석하고 활용하는 방법을 배워보세요!

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트편

코드로 한 방에 이해되는 파이토치_프로젝트 편은 이미지, 비디오, 자연어 데이터를 활용해 실전 딥러닝 프로젝트를 구현하며, 이론보다는 코드 중심의 학습을 통해 모델의 구조와 흐름을 이해합니다.

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.