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5개월 할부 시
초급자를 위해 준비한
[딥러닝 · 머신러닝] 강의입니다.
python과 Keras를 사용한 딥러닝 사용 방법을 학습합니다.
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이런 걸
배워요!
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딥러닝과 AI의 학습 원리를 이해할 수 있어요.
Keras를 사용하여 딥러닝을 구현할 수 있어요.
이런 분들께 추천드려요!
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학습 대상은
누구일까요?
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누구일까요?
개발자로 직무 전환 및 취업을 희망하는 분
프로그래밍/AI 의 기초가 필요하신 분
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선수 지식,
필요할까요?
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파이썬
안녕하세요
SW School 입니다.
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커리큘럼
총 63 개
˙ 12시간 55분의 수업
이 강의는 영상이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 0. AI소개
5 강
∙ 1시간 29분
딥러닝 학습 원리
미리보기
29:40
perceptron, DNN
15:50
문제 복잡도와 모델 크기
13:27
AI, ML, DL 관계
17:39
다양한 기술적 용어들
12:52
섹션 1. AI환경
2 강
∙ 22분
Colab
16:06
필요 라이브러리들
06:10
섹션 2. Keras를 사용한 DNN
6 강
∙ 1시간 12분
기본 구조 : compile, fit, evaluate, predict
미리보기
10:50
데이터 준비. train, test
15:27
로스 그래프
09:36
에폭, batch_size와 성능
12:47
입력 출력 모양과 모델 구조
09:41
데이터 섞기, optimizer 적용
14:31
섹션 3. 성능과 성능 측정
4 강
∙ 47분
오버피팅 완화법
12:07
callback
08:42
지표 종류
13:07
보고서 작성을 위한 AUC, ROC, confusion matrix
13:32
섹션 4. 데이터
6 강
∙ 1시간 16분
기본 작업(회귀와 분류)과 활용 작업
13:25
데이터의 종류
16:53
데이터 전처리 4가지
13:47
Data Generator
11:22
ImageDataGenerator
10:18
Sequence DataGenerator
11:02
섹션 5. 속성 데이터
2 강
∙ 31분
속성 데이터의 예측
12:40
속성 데이터 분류
18:47
섹션 6. 영상 데이터
9 강
∙ 1시간 51분
영상 데이터의 이해
미리보기
15:32
CNN 소개
11:13
영상 데이터 증강
15:14
crop and resize
12:10
영상 데이터 예측
12:18
영상 데이터 분류
12:42
전이학습 이해
07:41
전이학습 예측
13:06
전이학습 분류
12:01
섹션 7. 순차열 데이터
8 강
∙ 1시간 31분
순차열 데이터 이해
미리보기
17:28
RNN 소개
10:27
숫자열 예측
10:28
숫자열 분류
10:21
다중 숫자열 예측
10:20
문자열 예측
10:03
문자열 분류
10:05
문자열 연속 예측
12:39
섹션 8. 자연어 데이터
6 강
∙ 1시간 14분
자연어 데이터의 이해
13:02
단어열 분류
15:30
단어열 예측
12:38
한글 단어열 분류
10:47
Bert를 사용한 한글 문장 간 관계 분류
14:18
Bert를 사용한 한글 문장 간 관계값 예측
07:54
섹션 9. 작업별 물체 탐지
3 강
∙ 35분
물체탐지-기존 모델 실행
12:10
물체탐지-커스텀 데이터 레이블링
09:46
물체탐지-커스텀 데이터 학습 실행과 사용
13:37
섹션 10. 작업별 영상 영역 분할
2 강
∙ 25분
영역분할-u-net
17:26
영역분할-m-net
08:11
섹션 11. 작업별 추천 시스템
2 강
∙ 18분
영상 검색
09:40
소리 검색
08:53
섹션 12. 작업별 이상탐지
3 강
∙ 29분
노이즈 제거, 해상도 증대
10:36
속성 데이터 이상 탐지
11:41
영상 데이터 이상 감지
07:11
섹션 13. 기타
5 강
∙ 47분
포즈 추출
04:29
스타일 변환
05:26
GAN의 이해
16:17
강화 학습
08:38
알파고의 이해
12:52
강의 게시일 : 2024년 01월 09일
(마지막 업데이트일 : 2024년 01월 09일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️